半监督节点分类:标签传播和消息传递

基础概念回顾

传统图机器学习的特征工程——节点层面,连接层面,全图层面

节点层面:信用卡欺诈

连接层面:推荐可能认识的人

全图层面:预测分子结构

半监督节点分类

半监督节点分类:用已知标签节点预测未知标签的节点

Transductive(直推式学习):

未知标签的节点可能被用于训练,但过程中没有新节点加入,不需要对新节点进行泛化,不需要进行新节点的预测;

Inductive(归纳式学习):

对新节点立刻进行预测,可以泛化到新节点

求解思路:

节点特征工程

节点表示学习(图嵌入)

标签传播(消息传递)

图神经网络

eg:用已知标签节点预测未知类别的节点

 两种关联

a. Homophily

具有相似属性特征的节点更可能相连且有相同的类别

b. Influence

社交关系会影响节点类别

五种算法

 label propagation

iterative classification

correct&smooth

Loopy belief propagation

问题:图带环

masked label prediction

 半监督节点分类-求解方法对比

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