图神经网络论文阅读(四) Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks, KDD2018

本文的三位作者来自华盛顿州立大学，同之前的几篇论文一样，本文也是旨在解决如何在非欧的graph中获得适用于广义卷积的子图结构，并提出模型learnable graph convolutional layer (LGCL)。LGCL根据值的排序，为每个特征自动选择固定数量的相邻节点，将图形数据转换成一维格式的网格状结构（在节点邻域矩阵上执行最大池化，得到top-k特征元素），从而可以对泛型图进行常规

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