图信号处理(Graph Signal Processing)常见方法
1.图滤波器
图滤波器是图信号处理中的基本工具,类似于时域信号处理中的滤波器。它们可以用来平滑或增强 图上的信号,并提取信号的特征。
2.图傅里叶变换(Graph Fourier Transform,GFT)
类似于时域信号的傅里叶变换,图傅里叶变换将图信号表示为频域上的系数,可以用来分析图信号的频谱特性。
3.图卷积网络(Graph Convolutional Networks,GCNs)
GCNs是一种用于处理图结构数据的深度学习模型,它们可以在图上执行卷积操作,从而提取节点的特征表示。
4.图信号降维和压缩
类似于传统信号处理中的降维和压缩技术,图信号处理也可以对图数据进行降维和压缩 ,以减少数据的复杂性并提取关键信息。
5.图生成模型
图生成模型用于生成符合某种规律或分布的图结构数据,例如生成具有特定社区结构的图或生成符合某种分布的图。
6.图匹配和图对齐
图信号处理还涉及到图的匹配和对齐技术,用于在不同图之间找到对应节点或边的映射关系。