背景技术

在目前人工智能领域对于图中节点的分类任务中，主要通过对样本图中各节点的类别进行标记，并根据节点的节点特征对网络模型进行训练得到节点分类模型，进而通过节点分类模型预测各节点的类别。其中，样本图中各节点的节点特征和已标记的类别作为网络模型的输入信息，通过训练好的节点分类模型输出待测节点的类别。

然而在实际场景中，由于图中各节点的类别会在一定程度上受图类别的影响，因此现有的节点分类模型训练方法，以及现有的节点类别确定方式往往忽略图类别为节点的类别所带来的影响，从而会严重影响节点分类模型以及节点分类方法的准确率。

综上所述，如何进一步提升节点分类的准确性成为亟需解决的问题。