图神经网络黑书笔记--术语

一、图的基本概念

· 图由节点集合和边集合组成。节点代表实体,边代表实体之间的关系。节点、边、整个图都可以与丰富的信息相关联,这些信息被表征为节点/边/图的特征。

· 中心度:是度量节点的重要性。如果许多其他重要的节点也连接到该节点,则认为该节点是重要的。

· 领域:与该节点相近的其他节点的集合。

· 异质图:节点和边的类型不同。例如知识图谱。

· 超图:是对图的扩展,一条边可以连接任意数量的节点。

· 随机图:旨在对所观察图生成的图的概率分布进行建模。

· 动态图:一个图的数据至少有一个组成部分随时间发生变化。

二、图神经网络

· 网络嵌入/图嵌入/节点表征学习:旨在将节点表征视为一个低维向量,在嵌入向量中保存有用的信息,比如图结构和图的属性。

· 消息传递/图滤波器:是图神经网络的框架之一,根据每个网络层的图结构在不同节点之间传递消息。

· 读出/池化/粗粒化:指对各个节点的信息进行总结,行程更高层次的信息。

· 图对抗攻击:旨在通过操纵图结构或节点表征产生最坏情况的扰动,使得模型的性能下降。

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