阿里安全与浙大联合提出多标签分类新方法CorGCN

阿里安全与浙江大学合作的研究成果《Correlation-Aware Graph Convolutional Networks for Multi-Label Node Classification》被KDD 2025收录。该研究针对多标签分类场景，提出了CorGCN方法，通过关联感知图分解和关联增强图卷积，解决了节点特征和拓扑结构的模糊性问题。实验结果表明，CorGCN在多个数据集上表现优异，优于其他基线模型。这项研究有望在多标签节点分类领域发挥重要作用，特别是在阿里风控场景中。
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