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本文是斯坦福CS224W《图机器学习》的学习笔记，主要探讨网络表示的几个关键概念，包括度分布、路径长度、图的直径、聚类系数和连通分量，旨在理解图的结构特性。
图神经网络系列- 斯坦福CS224W《图机器学习》-学习笔记2
学习笔记1
https://blog.youkuaiyun.com/duan_zhihua/article/details/116242732?spm=1001.2014.3001.5501
网络表示
如何评估衡量一个网络？可以用以下属性来表示：
- 度分布（Degree distribution） P ( k )
- 路径长度 h
- 聚类系数（Clustering coefficient）
- 连通组件（Connected components） s
度分布
Nk：图中度数为
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