摘要：
一 GCN简介 GNN 模型主要研究图节点的表示（Graph Embedding），图边结构预测任务和图的分类问题，后两个任务也是基于 Graph Embedding 展开的。目前论文重点研究网络的可扩展性、动态性、加深网络。 谱卷积有理论支持，但有时候会受到拉普拉斯算子的限制；而空间域卷积更加灵活 阅读全文
摘要：
pip 安装 可以通过以下命令来判断是否已安装： pip --version # Python2.x 版本命令 pip3 --version # Python3.x 版本命令 pip 最常用命令 显示版本和路径 pip --version 获取帮助 pip --help 升级 pip pip ins 阅读全文
摘要：
拉普拉斯矩阵(Combinatorial Laplacian) 拉普拉斯矩阵（Laplacian matrix）也叫做导纳矩阵、基尔霍夫矩阵或离散拉普拉斯算子，主要应用在图论中，作为一个图的矩阵表示。 给定一个有 $n$ 个顶点的图 $G$，它的拉普拉斯矩阵： $L=D-A$ 其中 $D$ 为图的度 阅读全文