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基于随机游走和一维卷积的简单数据学习
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文研究了图神经网络中节点级和边缘级随机游走对性能的影响，并提出了相应的编码方法。实验证实了基于随机游走的方法的有效性。
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关键要点
- 本文研究了图神经网络中节点级和边缘级随机游走对性能的影响。
- 节点级随机游走被广泛使用以提高性能，但对边缘和k-单形的关注有限。
- 通过随机游走建立了现有位置编码和结构编码方法之间的联系。
- 在边缘级上，通过边级随机游走和Hodge 1-Laplacians建立了联系，并设计了相应的边界位置编码。
- 提出了EdgeRWSE，利用边界级随机游走构建。
- 基于Hodge 1-Laplacians的谱分析，提出了Hodge1Lap，一种具有表达能力的边界位置编码。
- 在高阶单形上推广了理论，并提出了设计单形位置编码的一般原则。
- 引入了跨层次的随机游走以统一广泛范围的单形网络。
- 大量实验证实了基于随机游走的方法的有效性。
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