Diffusion-Convolutional Neural Networks论文笔记

前言 相较于GCN早期基于频域的若干方法，这篇论文虽然内容较少，方法存在一定的局限性，但是可以说是基于空域GCN的开山之作，它提供了一个很清晰的对非欧式空间进行卷积的思路。但是正如作者在Limitation中提到的，卷积过程中需要考虑所有结点的扩散信息限制了模型在大规模图上的计算能力。所以后续的研究很多都是在邻域进行采样的，以缩小计算量。后续的GraphSAGE可以说是此种方法的升级版 要点 DC

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