#####好好好#####论文分享 | Learning Aligned-Spatial GCNs for Graph Classification

目前大部分GCN方法可以被归为两类：Spectral（基于频域）卷积和 Spatial（基于空域）卷积。前者主要基于 Spectral Graph Theory 将图信号变换到谱域与滤波器系数进行相乘再做逆变换[1][2]，这种方法处理的图结构常常是固定大小的（节点个数固定）并且主要解决的是节点分类问题。然而现实中图数据的大小往往不固定，例如生物信息数据中的蛋白质结构、社交网络中的用户关系等，基于

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