论文报告笔记（三） DEMO-Net:Degree-specific Graph Neural Networks for Node and Graph Classification

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分类专栏： 论文笔记系列 文章标签： graph 图卷积 数据挖掘 图神经网络 WLtest
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lzr_ps/article/details/103369065
这篇论文介绍了DEMO-Net，一种针对节点和图分类的度特定图神经网络框架。DEMO-Net通过度数特定的多任务图卷积和新的图级池化方案，解决了传统图神经网络在度信息处理和图级池化方面的不足。实验表明，DEMO-Net在节点和图分类任务中表现出有效性和高效性。

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论文笔记（二） DEMO-Net:Degree-specific Graph Neural Networks for Node and Graph Classification

这篇论文不是cv相关，由于要做报告，顺便发篇博客吧

这是2019年8月份在KDD上的一篇关于图神经网络的文章，（找了半天连中文笔记都找不到，只好自己写一篇了）我也是第一次接触图神经网络，有错误请务必评论指正，不胜感激。

FCOs论文链接：https://arxiv.org/abs/1906.02319?context=cs
开源代码：https://github.com/jwu4sml/DEMO-Net
报告ppt：https://pan.baidu.com/s/1XpLGRRc2lwJ0mMs5JX2V8Q提取码：xh6c

Introduction

background

  1. 各种高影响力的领域都产生了大量的图数据：比如生物信息学，全基因组关联研究，社交网络分析等等，而一整张图是难以进行分析的，所以需要从节点和边的属性以及图的拓扑结构中学习到高效的节点和图的表示，然后用这种表示来进行分类、聚合等数据分析
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