图卷积神经网络在道路网选取中的应用

针对传统道路网重要度评价模型忽略邻居节点对道路重要度影响等问题，该文提出了基于图卷积神经网络的选取方法。该方法将道路选取问题作为道路图节点的二类分类问题，从谱域空间的角度构建了图卷积算子，采用邻居节点随机采样的方式来固定节点局部结构，将道路节点的度、接近中心性、中介中心性和stroke长度作为节点特征输入至图卷积神经网络，并输出道路节点的分类，最终完成道路网的选取。实验结果表明，该方法选取效果较好、效率较高。