1、GN框架引入graph和network的区别了一个称为Graph Network的基本组件graph和network的区别，该组件以图结构为输入graph和network的区别，执行计算并返回图结构作为输出这一框架定义graph和network的区别了基于图结构表征的关系推理函数，概括并扩展了多种图神经网络方法，如MPNN和NLNN，同时支持构建灵活且复杂的架构GN框架的块组织强调了可定制性，允许合成期望的归纳偏差，设计原则包括灵活。
2、图论的图graph其实是一种网络network，由结点和边组成，表达的是同类对象点间的某种可量化关系边补只要点与线以及之间的连接关系不变，图就是拓扑等价的我觉得只是因为图可被可视化为画面，所以被称作图图中的结点本身的性质一般是不被考虑的graph包含的是离散信息一般所。
3、利用SkipGram的方法，来为Networks抽取Representation那么，自然，根据SkipGram的思路，最重要的就是定义这个Context，或者说是Neighborhood#8203从文本的角度来说，这个Neighborhood当然就是当前Word周围的字，这个定义非常自然但是对于Graph或者Network来说就来得没那么容易了1先区分两个概念一。
4、理解Graph Convolutional Network GCN的核心在于理解拉普拉斯矩阵Laplacian matrix在其中扮演的角色GCN的本质是图中的每个节点不断通过邻居和更远的点的影响调整自己的状态，直到达到平衡这种关系越亲近的邻居影响越大要深入理解GCN及其后续相关工作的实质，关键在于理解拉普拉斯矩阵的作用知道了。
5、这是R中绘制网络图的一个基本R包，这里主要用到 graph_from_data_fram 函数更多关于此包绘图的细节可参考这个帖子 Network Analysis and Visualization with R and igraph katetonet ，介绍的十分详细这两个R包目前相对比较流行，可以对network数据进行操作和可视化 ggraph包还有更多好玩的样式。
6、异构图神经网络Heterogeneous Graph Neural Network，HAN是一种专门设计用于处理异构图数据的模型，这种模型在2019年发表于。
7、Graph是去中心化协议，用于索引和查询区块链数据，应用于以太坊Graph使数据查询变得简单易操作任何人都可以构建和发布开放的API，也就是子图，使数据易于访问2MATICMATIC市值2039亿美元，流通总量4992亿，24小时成交额669亿美元MaticNetwork现更名为PolygonMaticNetwork是一个第二层扩展性。
8、TGN是Trigger Graph Network的缩写，是一种网络触发图形以下是 一TGN的基本定义 TGN，即Trigger Graph Network，是一种用于描述和表示网络中事件触发关系的图形化表示方法在网络技术领域，TGN常用于网络协议分析网络性能优化以及网络安全监控等方面通过TGN，可以直观地展示网络事件中各元素间的触发。
9、同时，ggraph采用tidygraph包作为数据结构和网络分析的引擎，可以支持tbl_graph类对象，因此它可以直接支持tidygraph支持的每个对象，包括datatreephylo和graph等等，还可以通过as_tbl_graph支持其他网络可视化包提供的数据对象，如igraphdendrogram和network等不仅如此，ggraph还可以直接调用tidygraph的网络。
10、In GNNs， nodes exchange information through adjacent edges， refining their features based on neighboring nodes This iterative process， often repeated multiple times， ensures information flows and aggregates at nodes Applications range from chemical compound analysis to social network analysis。
11、SDNEStructural Deep Network Embedding是将深度学习引入网络表示学习中的开创性工作，它通过自动编码器重构邻接矩阵，优化一阶和二阶相似性，实现了网络结构特性的保留Struc2Vec则专注于结构相似性的学习，与DeepWalkLINE和Node2Vec的侧重点不同，它直接针对结构相似性进行学习，通过构建多层带权图来。
12、本文探讨了异质图注意力网络Heterogeneous Graph Attention Network， HAN这一模型，它在图神经网络领域中将注意力机制从同质图拓展到了包含节点和边不同类型的异质图HAN旨在构建一种层次注意力机制，它同时考虑节点级和语义级注意力，以在异质图网络中聚合特征生成节点嵌入在异质图中，节点和边都存在。
13、数据结构与支持ggraph采用tidygraph包作为数据结构和网络分析的引擎，支持tbl_graph类对象，包括datatreephylo和graph等同时，它还可以通过as_tbl_graph函数支持其他网络可视化包提供的数据对象，如igraphdendrogram和network等可视化流程数据准备将网络对象转换为ggraph所需的tbl_graph对象，并使用。
14、本文介绍了一种能够利用顶点属性信息高效生成未知顶点embedding的归纳式学习框架GraphSAGE相较于GCN，GraphSAGE不仅结合了顶点的拓扑结构和属性信息，还能够在训练过程中泛化到未出现的顶点，是一种直推式的算法GraphSAGE的核心思想是通过学习邻居顶点聚合函数来产生目标顶点的embedding向量其运行流程分为。
15、GAT是Graph Attention Network的缩写，是一种基于图形神经网络的深度学习模型，它能够有效学习图形数据的特征表示GAT思路基于注意力机制，通过动态调整不同节点之间的连接权重，自适应地聚合邻居节点的信息，从而实现对图形数据更准确的建模和学习这种思路在图像识别社交网络链路预测等领域都具有广泛的。
16、GAT是图注意力网络Graph Attention Network的缩写GAT是一种用于处理图形数据的神经网络模型，它通过注意力机制来对图形中的节点进行特征学习和表示GAT的核心思想是为每个节点分配不同的注意力权重，以便在聚合邻居节点信息时能够考虑到不同节点的重要性这种注意力权重的分配是基于节点特征和边的信息。
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