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GraphViz2Vec：提升 GNNs 分类效果的结构感知特征生成模型
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文研究了四种图神经网络模型，探究了在没有节点属性的情况下学习的节点表示中的图属性。其中两个模型将所有节点嵌入同一特征向量，另外两个模型生成与行走数量有关的表示。验证实了在某一层，结构不相似的节点可以具有相似的表示。
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关键要点
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本文研究了四种流行的图神经网络模型。
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探究了在没有节点属性的情况下学习的节点表示中的图属性。
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两个模型将所有节点嵌入同一特征向量中。
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另外两个模型生成与输入图上的行走数量有关的表示。
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在图的某一层，结构不相似的节点可以具有相似的表示，前提是行走次数相同。
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在真实数据集上验证了理论发现。
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