图机器学习(8)——经典监督图嵌入算法监督学习 (Supervised Learning, SL) 代表了大多数实际机器学习 (Machine Learning, ML) 任务的应用场景。得益于日益高效的数据采集,带标签数据集已经非常普遍。对于图数据同样如此,在图数据中,标签可以分配给节点、社群,甚至整个图结构。此时的任务就是学习输入数据与标签(也称为目标或标注)之间的映射函数。 例如,给定一个表示社交网络的图,我们可能需要预测哪些用户(节点)将会注销账户。通过基于历史数据训练图机器学习模型,根据用户数月后是否注销账户,将其标记为"忠实用户"