聪

本文解决了什么问题？ 目前的图神经网络在处理图结构数据时忽略了节点属性和图的重构，无法将可学习的权值分配给邻域中不同的节点，缺乏鲁棒性。 采用了什么方法？ MAGCN采用双编码器，对提取的特征进行高维重构，并融合低维一致性信息。多视图属性图自动编码和一致嵌入编码网络相继降低了噪声和不同视图间的差异，最终得到了多视图属性图的理想描述空间进行聚类。 知识点 非欧几里得数据：它是一类不具有平移不变性的数据。这类数据以其中的一个为节点，其邻居节点的数量可能不同。常见这类数据有知识图谱、社交网络、化学分子结