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图卷积网络 (GCN)
一种神经网络架构，通过对图结构数据应用卷积操作，聚合邻居节点的特征来学习节点表示。
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邻域聚合
通过组合邻居节点的特征来更新目标节点表示的过程，通常通过平均、求和或最大值等操作实现。
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频谱方法
基于图谱理论的方法，使用拉普拉斯矩阵的特征值分解来定义图上的卷积操作。
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空间方法
直接在节点空间中应用卷积操作的方法，通过物理上聚合邻居特征，无需频谱变换。
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图拉普拉斯算子
表示图结构的矩阵，定义为度矩阵与邻接矩阵之差，是频谱方法的基础。
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特征传播
节点特征通过连续的卷积层在图中传播的机制，捕获不同尺度上的邻居信息。
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半监督学习
GCN同时使用标记和未标记数据来提高图分类性能的学习范式。
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节点分类
GCN利用图结构和邻居节点特征来预测节点标签的基本任务。
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链路预测
应用GCN通过学习捕获连接概率的表示来预测节点对之间链接的存在。
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图分类
整个图级别的分类任务，其中GCN学习图的全局表示来为整个结构预测标签。
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图注意力网络 (GAT)
GCN的一种变体，在特征聚合时结合注意力机制动态计算边的重要性权重。
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过度平滑
在多层卷积后，节点表示变得无法区分的现象，失去了各自的区分度。
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图采样
通过对子图或邻域进行采样的技术，以便在大规模图上高效训练GCN。
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图池化
分层缩减操作，通过组合或消除节点创建更粗糙的图表示，用于图级别分类。
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异构图卷积网络
GCN的扩展，专为处理包含多种节点和/或边类型的图设计，具有针对每种类型的特定聚合机制。
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时序图卷积网络
GCN的一种变体，通过将循环或时序机制与图卷积相结合来捕获图的随时间动态演化。
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