近日，我校计算机学院2021级计算机科学与技术专业本科生贲杰，以第一作者身份撰写的《Multi-Head Multi-Order Graph Attention Networks》研究论文被国际知名期刊《Applied Intelligence》（中科院二区，中国计算机学会推荐C类，影响因子：5.3）录用，江苏科技大学为第一署名单位，学院专职教师孙柒国博士为论文通讯作者，杨习贝教授为论文合作作者。这是我院数据科学与知识工程研究所杨习贝教授团队在图神经网络研究领域获得的又一研究进展，展现了我院在本科生科技创新能力和人才培养方面上取得的显著成效。
该研究建立在图注意力神经网络的研究基础上，设计了一种高阶邻域信息和多头注意力机制相融合的新型信息传递机制，可以有效捕捉复杂图中远距离节点间的长程依赖性，克服瓶颈子图产生的过压缩问题，同时避免过拟合现象。结果表明：所提出模型在节点分类任务上的表现优于高阶图注意力神经网络和图扩散神经网络等先进模型。此外，在极低标签率情况下，所提模型仍能取得优秀的分类效果。
