19/23圖神經網絡標簽預測第一部分圖神經網絡基礎原理 2第二部分圖數據結構表示 5第三部分節點表示學習方法 7第四部分邊表示學習方法 9第五部分社團發現與網絡嵌入 11第六部分標簽預測任務定義 14第七部分圖卷積網絡模型介紹 17第八部分其他標簽預測模型概述 19

第一部分圖神經網絡基礎原理關鍵詞關鍵要點圖神經網絡基礎原理

1.圖數據表示：圖數據是一種非歐幾里得數據類型，其中節點表示實體，邊表示實體之間的關系。圖神經網絡將圖數據表示為鄰接矩陣或邊列表，并使用節點特征和邊權重來捕獲實體及其關系的屬性。

2.消息傳遞傳播：圖神經網絡的核心思想是消息傳遞。節點通過邊向鄰近節點發送和接收信息，并更新其自身表示。這種消息傳遞過程可以迭代進行多次，從而聚合來自鄰居的信息并學習節點的上下文依賴表示。

3.聚合函數：在消息傳遞過程中，節點使用聚合函數來組合來自鄰居的信息。常見的聚合函數包括求和、平均和最大值。聚合函數的選擇取決于任務目標和圖數據的性質。

圖卷積神經網絡（GCN）

1.圖卷積：GCN通過在圖上應用卷積操作來學習圖數據的特征圖。圖卷積運算符將每個節點表示與鄰居表示加權求和，從而捕獲節點的局部結構信息。

2.層疊GCN：GCN可以層疊多個層，以學習圖數據的不同層次特征。每一層GCN學習不同粒度的特征，從局部鄰域特征到更全局的結構模式。

3.應用：GCN已成功應用于各種任務，包括節點分類、鏈接預測、社區檢測和分子圖建模。

圖注意力神經網絡（GAT）

1.注意力機制：GAT使用注意力機制來學習節點的重要鄰居。注意力權重反映了鄰居表示對節點表示的重要性，從而使網絡專注于重要的結構信息。

2.自注意力：GAT的變體之一是自注意力，它將注意力機制應用于單個節點的表示。這使網絡能夠捕獲節點本身的內部依賴性。

3.可解釋性：GAT的注意力權重提供了對模型預測的可解釋性，因為它顯示了網絡關注圖中哪些部分來做出決定。

圖變壓器（Transformer）

1.自注意力機制：圖變壓器的核心是自注意力機制。圖變壓器首先使用自注意力模塊對圖中的所有節點計算注意力權重，然后通過聚合鄰居表示來更新節點表示。

2.多頭注意力：圖變壓器使用多頭注意力機制來捕獲圖數據的不同方面。每個注意力頭專注于不同的特征模式，從而提高模型的魯棒性和表現力。

3.圖編碼器-解碼器結構：圖變壓器采用編碼器-解碼器結構。編碼器通過多層注意力層將圖數據轉換為固定長度向量，而解碼器使用注意力層生成與圖相關的輸出。

譜圖神經網絡（GNN）

1.圖譜：GNN將圖表示為其特征向量，稱為圖譜。圖譜包含圖的結構和屬性信息，并可用于學習圖數據的低維表示。

2.譜卷積：GNN使用譜卷積運算符在圖譜上進行卷積操作。譜卷積通過圖的拉普拉斯矩陣對圖譜進行濾波，從而學習圖數據的頻域特征。

3.應用：GNN已成功應用于分子圖建模、社交網絡分析和藥物發現。

超圖神經網絡（HGN）

1.超圖表示：HGN將圖表示為超圖，其中節點可以屬于多個類別。超圖表示比傳統圖表示更靈活，因為它允許捕獲更復雜的結構模式。

2.超圖卷積：HGN使用超圖卷積運算符在超圖上進行卷積操作。超圖卷積通過超圖的鄰接矩陣對超圖上的特征圖進行濾波，從而學習超圖數據的特征。

3.應用：HGN在自然語言處理、計算機視覺和知識圖嵌入等領域具有潛在應用。圖神經網絡基礎原理

1.圖的基本概念

圖是一種數據結構，由一組節點（頂點）和一對節點之間的邊（鏈接）組成。每個節點和邊都可以攜帶屬性信息。

2.圖神經網絡概述

圖神經網絡(GNN)是一種機器學習模型，旨在處理圖數據。它利用圖的結構和節點/邊的特征來學習圖中潛在的模式和關系。

3.圖卷積操作

GNN的核心操作是圖卷積，它類似于傳統卷積神經網絡中的卷積操作。不同之處在于，圖卷積針對圖結構進行操作，考慮了節點之間的連接性。

4.圖聚合函數

圖聚合函數用于匯總圖中子圖或鄰域的信息。常見的函數包括求和、平均、最大值和最小值。

5.圖神經網絡架構

GNN的常見架構包括：

*卷積圖神經網絡(GCN)：直接在圖上執行卷積操作，捕獲鄰域信息。

*門控圖神經網絡(GatedGNN)：使用門控機制控制信息在圖中的傳播。

*圖注意力網絡(GAT)：引入注意力機制，讓模型關注圖中更重要的節點和邊。

*圖變壓器(GraphTransformer)：采用Transformer架構，通過自注意力機制學習圖中節點之間的關系。

6.圖神經網絡應用

GNN已廣泛應用于各種領域，包括：

*節點分類：預測每個節點的類別

*邊預測：預測兩節點之間是否存在邊

*圖分類：預測整個圖的類別

*分子建模：預測分子的性質和反應性

*社交網絡分析：識別社區和影響者

*推薦系統：推薦個性化的商品或信息

7.圖神經網絡面臨的挑戰

GNN面臨的挑戰包括：

*圖的不規則結構

*圖的異質性

*計算和存儲要求高

*難以解釋模型的決策

8.圖神經網絡研究方向

GNN的研究方向包括：

*開發更有效和可擴展的卷積操作

*設計新的圖聚合技術

*探索圖注意力機制的應用

*將GNN與其他機器學習方法相結合

*開發可解釋性和健壯的GNN模型第二部分圖數據結構表示關鍵詞關鍵要點【圖數據結構表示】：

1.圖結構：圖數據以節點和邊表示，節點表示實體，邊表示實體之間的關系。

2.節點和邊屬性：節點和邊可以具有屬性，這些屬性描述了它們的特性和關系。

3.多重圖和有向圖：圖可以是多重圖（邊可以重復）或有向圖（邊有方向）。

【圖數據預處理】：

圖數據結構表示

圖數據結構是表示圖數據的數學結構，其中圖由節點（也稱為頂點）和邊（也稱為鏈接）組成。節點表示圖中的實體，而邊表示實體之間的關系。圖數據結構可以有效地捕獲復雜數據之間的關系和交互，廣泛應用于社交網絡、推薦系統、知識圖譜和生物信息學等領域。

常見圖數據結構

*鄰接矩陣：一個二維矩陣，其中元素表示節點之間的連接權重。

*鄰接表：一個包含節點及其鄰居節點列表的數據結構。

*邊表：一個包含所有邊的列表，通常用于表示稀疏圖。

*哈希表：一個使用哈希函數將節點映射到其鄰居列表的數據結構。

圖數據表示方法

*節點屬性：為每個節點分配一個特征向量，表示其屬性或特征。

*邊屬性：為每條邊分配一個特征向量，表示邊本身的屬性或權重。

*圖結構：表示圖中節點和邊之間的連接關系。

*圖譜：表示相關圖的集合，其中節點和邊可以在不同圖之間共享。

圖數據表示的挑戰

*數據稀疏性：圖數據往往稀疏，這意味著并非所有節點對都連接。

*高維數據：節點和邊的屬性可能高維，導致表示上的計算成本高。

*圖同構：不同結構的圖可能具有相同或相似的語義，導致表示上的歧義。

圖數據表示的應用

*節點分類：預測節點的類別或標簽。

*邊預測：預測兩個節點之間是否存在邊或邊的權重。

*圖聚類：將圖中的節點分組到具有相似屬性或功能的簇中。

*圖匹配：查找兩個圖中具有相似結構的子圖。

圖數據表示的最新進展

*圖嵌入：將圖中的節點和邊映射到低維空間，保留圖的結構和語義信息。

*圖神經網絡（GNN）：一類專門用于處理圖數據的深度學習模型。

*圖生成模型：生成具有指定屬性或結構的新圖的模型。第三部分節點表示學習方法關鍵詞關鍵要點一、嵌入方法

1.通過預訓練語言模型或知識圖譜獲取節點的特征向量，實現節點表示學習。

2.優點：利用外部知識，可表征節點的語義含義和知識關聯。

3.缺點：依賴于外部數據的質量和可獲得性。

二、聚合方法

神經網絡標記預測：介紹

神經網絡標記預測是一種利用深度神經網絡模型預測文本數據的標簽類別的機器學習任務。它廣泛應用于自然語言處理（NLP）中，用于自動提取和分類文本中的信息。

學習方法

神經網絡標記預測模型的學習過程通常包括以下步驟：

*數據預處理：將文本數據轉換成神經網絡可以理解的數值表示，例如詞嵌入或one-hot編碼。

*模型架構：選擇合適的深度神經網絡架構，例如卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）或Transformer。

*訓練：使用標記過的訓練數據集訓練模型，調整其權重以最小化標記預測的損失函數。

*評估：在驗證數據集或測試數據集上評估訓練后的模型，衡量其預測準確性。

內容

神經網絡標記預測模型可以學習各種文本標記任務，包括：

*命名實體識別：識別文本中的命名實體，如人名、地名和組織。

*詞性標注：分配單詞其詞性，如名詞、動詞和形容詞。

*關系識別：識別文本中實體之間的關系。

*情緒分析：預測文本的情感極性，如積極或消極。

*文本摘要：生成文本摘要，捕捉其關鍵信息。

優勢

神經網絡標記預測模型在標記文本數據方面具有以下優勢：

*從數據中學習特征：無需手動提取特征，它們可以直接從數據集中學習。

*高準確性：通過大量訓練，神經網絡模型可以實現很高的預測準確性。

*可擴展性：可以將模型應用于各種不同的文本標記任務。

結論

神經網絡標記預測是NLP中一項強大的任務，可用于從文本數據中提取和分類信息。其強大的學習能力和高準確性使其成為各種文本標記應用的寶貴工具。第四部分邊表示學習方法關鍵詞關鍵要點基于隨機游走的方法

1.利用隨機游走在圖中生成邊序列，捕獲局部拓撲結構。

2.對隨機游走序列進行嵌入，提取邊的語義特征。

3.構建跳元隨機游走，改善探索范圍和表征質量。

基于矩陣分解的方法

1.將鄰接矩陣分解為低秩矩陣，提取邊的隱含特征。

2.利用正則化和低秩約束，增強表征的魯棒性和可解釋性。

3.探索譜聚類和奇異值分解等矩陣分解方法的應用。

基于注意力機制的方法

1.引入注意力機制，賦予模型對重要邊的關注。

2.設計基于圖卷積或圖注意力網絡的機制，捕獲邊之間的交互。

3.通過自注意力或跨層注意力提升邊表征的全局一致性。

基于圖生成模型的方法

1.利用圖生成模型，如圖變分自編碼器，生成與圖相似的邊。

2.對生成模型的損失函數進行優化，增強生成的邊的逼真性。

3.探索對抗生成網絡和圖神經網絡的結合，提升邊表示的質量。

基于圖卷積的方法

1.將卷積操作推廣到圖結構，提取邊周圍節點的信息。

2.設計不同的圖卷積層，如消息傳遞網絡和圖注意力網絡。

3.利用殘差連接和跳層連接，加強邊表示的表達能力。

基于結構嵌入的方法

1.將圖的結構嵌入到邊表示中，反映邊的拓撲意義。

2.利用度中心性、鄰近度和局部聚類系數等度量衡量邊的重要性。

3.將結構嵌入與其他語義特征相結合，增強邊表示的全面性。邊表示學習方法

邊表示學習方法旨在捕獲圖中邊之間的相似性。這些方法通過學習表示邊關系和模式的向量來實現。通過這種方式，鄰近的邊可以具有相似的表示，而具有不同關系或模式的邊具有不同的表示。

鄰接度量學習

鄰接度量學習方法通過最小化或最大化相鄰邊和非相鄰邊之間的距離來學習邊表示。例如：

*鏡像鄰接度量（鏡像鄰接度量）：最小化相鄰邊之間的距離以增強局部相似性。

*負樣本采樣鄰接度量（負樣本采樣鄰接度量）：最大化相鄰邊和非相鄰邊之間的距離以區分不同關系或模式。

基于規則的度量

基于規則的度量方法根據預定義的規則將邊映射到向量。這些規則可能考慮邊的類型、權重或其他屬性。例如：

*邊權重映射：將邊權重映射到表示向量。

*邊類型映射：將不同邊的類型映射到不同的向量。

神經網絡模型

神經網絡模型可以用于學習邊表示。這些模型接收邊特征（例如邊權重或類型），并輸出表示向量。常用的模型包括：

*卷積神經網絡（CNN）：利用卷積操作捕獲邊特征的局部模式。

*循環神經網絡（RNN）：用于捕獲序列中邊的順序依賴關系。

*變壓器（Transformer）：基于注意力機制學習邊的關系。

度量優化

在學習邊表示時，需要優化一個目標函數來衡量表示的質量。常用的度量包括：

*分類準確度：衡量邊分類（例如預測邊類型）的準確性。

*鏈接預測：衡量預測圖中缺失邊的能力。

*網絡嵌入質量：衡量表示向量很好地反映圖結構的程度。

應用

邊表示學習方法在各種圖相關任務中都有應用，包括：

*鏈接預測：預測缺失的邊以完善圖結構。

*社區檢測：識別圖中的社區或簇。

*節點分類：基于邊表示對節點進行分類。

*異常檢測：識別圖中的異常或異常邊。

*可視化：通過將邊表示為顏色或紋理來可視化圖。第五部分社團發現與網絡嵌入關鍵詞關鍵要點社團發現

1.社團發現算法旨在識別網絡中的社區或社團，這些社團是由高度連接的節點組成的緊密相連的組。

2.常用的社團發現方法包括模塊度優化、譜聚類和基于密度的算法。

3.社團發現算法的應用包括社區檢測、社交網絡分析和生物信息學中的模塊化研究。

網絡嵌入

1.網絡嵌入將網絡中的節點和邊轉換為低維向量，以保留網絡的結構和語義信息。

2.流行的方法包括深度學習、矩陣分解和隨機游走等。

3.網絡嵌入廣泛用于下游任務，例如節點分類、鏈接預測和可視化。社團發現與網絡嵌入

概述

社團發現和網絡嵌入是圖神經網絡中重要的技術，用于揭示圖結構中的模式和特征。社團發現旨在識別圖中高度相互連接的節點集合，稱為社團，而網絡嵌入旨在將圖中的節點和邊映射到低維向量空間中，以保留圖的結構和語義信息。

社團發現

社團發現算法的目標是將圖中節點劃分為不同的社團，使得社團內的節點高度相互連接，而社團之間的節點連接較少。常見的社團發現算法包括：

*模塊度優化：最大化圖的模塊度值，衡量社團內連接的密度和社團間連接的稀疏程度。

*譜聚類：利用圖的譜分解，將節點劃分為不同群集。

*層次聚類：使用自底向上或自頂向下的方法，逐層合并或分解節點，形成社團。

社團發現應用

社團發現已廣泛應用于各種領域，包括：

*社區檢測：識別社交網絡中的人群或興趣群體。

*文本挖掘：發現文本語料庫中的主題或概念。

*生物信息學：識別基因網絡中的功能模塊。

*網絡安全：檢測惡意活動或威脅社團。

網絡嵌入

網絡嵌入將圖中的節點和邊映射到低維向量空間中，以保留圖的結構和語義信息。這使得圖數據可以更有效地應用于機器學習和深度學習任務。常見的網絡嵌入方法包括：

*DeepWalk：采樣圖中的隨機游走，并使用Skip-Gram模型來學習節點嵌入。

*Node2Vec：在DeepWalk的基礎上，利用負采樣和游走策略優化嵌入。

*GraphSAGE：使用聚合函數來聚合鄰域節點的嵌入信息，從而生成節點的嵌入。

網絡嵌入應用

網絡嵌入已在以下領域得到廣泛應用：

*節點分類：預測節點所屬的類別或標簽。

*鏈接預測：預測圖中是否存在兩節點之間的鏈接。

*社區檢測：利用嵌入來檢測圖中的社團。

*可視化：將高維圖數據投影到低維空間中，以方便可視化和分析。

社團發現與網絡嵌入的結合

社團發現和網絡嵌入可以相輔相成，提高圖分析和機器學習任務的性能。例如：

*社團嵌入：將社團發現算法與網絡嵌入相結合，生成反映社團結構的嵌入。

*嵌入社團發現：利用嵌入信息來增強社團發現算法，提高社團識別精度。

通過結合社團發現和網絡嵌入，我們可以全面了解圖結構和語義信息，從而為各種下游任務提供更有效和準確的基礎。第六部分標簽預測任務定義關鍵詞關鍵要點標簽預測任務定義

1.標簽預測任務旨在根據給定輸入數據（通常是網絡結構數據）為給定實體預測一個或多個類別標簽。

2.實體可以是節點、邊或子圖。

3.類別標簽可以代表各種屬性，如社區歸屬、功能角色或生物學過程。

圖神經網絡（GNN）在標簽預測中的應用

1.GNN是一種特殊類型的神經網絡，它專用于處理圖結構數據。

2.GNN利用圖的隱式拓撲結構和節點特征來學習節點、邊或子圖的表征。

3.GNN在標簽預測任務中表現出色，因為它們能夠捕獲數據的局部和全局依賴關系。

標簽預測中使用的GNN模型

1.卷積GNN（如GCN、GAT、GraphSage）在標簽預測中廣泛使用，它們執行卷積操作來聚合相鄰節點的特征。

2.圖注意力網絡（如GAT）通過分配注意力權重來突出對預測最重要的相鄰節點。

3.遞歸GNN（如GraphLSTM、GatedGNN）以遞歸方式聚合節點特征，捕捉長期依賴關系。

標簽預測中的特征工程

1.特征工程涉及從原始圖數據中提取有意義的特征。

2.節點特征可以包括結構特征（如度數、中心性）和屬性特征（如標簽）。

3.邊特征可以表示邊的類型、權重或方向。

標簽預測中的評估指標

1.標簽預測任務的常見評估指標包括準確率、召回率和F1分數。

2.還可以使用ROC曲線和AUC來評估模型的性能。

3.選擇合適的評估指標取決于任務的具體目標。

標簽預測中的趨勢和前沿

1.大規模圖處理的GNN模型正在開發，以處理越來越大的數據集。

2.基于注意力的GNN模型正在探索局部和全局依賴關系的靈活表示。

3.圖生成模型正在用于生成新的圖或增強現有圖，以提高預測性能。標簽預測任務定義

在圖神經網絡（GNN）中，標簽預測任務是一種通過學習圖結構和節點特征來預測節點標簽的任務。給定一個圖\\(G\\)和一個標簽集合\\(Y\\)，標簽預測的目的在于學習一個函數\\(f\\)將圖\\(G\\)中的每個節點\\(v\\)映射到一個標簽\\(y\inY\\)。

任務形式化

給定一個無向圖\\(G=(V,E)\\)，其中\\(V\\)表示節點集合，\\(E\\)表示邊集合。每個節點\\(v\\)都具有一個特征向量\\(x_v\\)，表示節點的屬性或信息。

標簽預測任務的目標是學習一個模型\\(f\\)，將每個節點\\(v\\)的特征向量\\(x_v\\)映射到一個標簽\\(y_v\\)。數學上可以表示為：

$$y_v=f(x_v)$$

其中，\\(y_v\\)是節點\\(v\\)的預測標簽，屬于標簽集\\(Y\\)。

任務類型

標簽預測任務可以細分為多種類型，根據預測標簽的類型而定：

*單標簽預測：每個節點只能分配一個標簽。

*多標簽預測：每個節點可以分配多個標簽。

*層次標簽預測：標簽形成一個層次結構，每個節點可以屬于某個類別。

評估指標

標簽預測任務的性能通常使用分類評估指標來評估，例如：

*準確率：預測正確的樣本數與總樣本數的比值。

*精確率：預測為某個類別的樣本中，實際屬于該類別的樣本的比值。

*召回率：實際屬于某個類別的樣本中，預測為該類別的樣本的比值。

*F1-分數：精確率和召回率的調和平均值。

常見數據集

用于評估標簽預測任務的常見數據集包括：

*Cora：一個引用圖數據集，用于論文分類。

*Citeseer：另一個引用圖數據集，用于引用網絡中的論文分類。

*PubMed：一個生物醫學文獻數據集，用于醫學術語歸一化。

*IMDB：一個電影評論數據集，用于電影情感分析。

*Yelp：一個本地企業評論數據集，用于業務分類。

應用領域

標簽預測任務在各種領域都有應用，包括：

*社交網絡：用戶分類、社區檢測。

*生物信息學：基因功能預測、藥物發現。

*自然語言處理：文本分類、實體識別。

*計算機視覺：圖像分類、對象檢測。

*推薦系統：個性化推薦、商品分類。第七部分圖卷積網絡模型介紹關鍵詞關鍵要點圖卷積網絡模型介紹

主題名稱：圖卷積操作

1.圖卷積是圖神經網絡中用于在圖結構數據上進行卷積操作的中心概念。

2.它通過對每個節點及其相鄰節點的特征進行加權求和來執行，從而聚合局部圖結構信息。

3.不同的圖卷積變體，如圖卷積網絡（GCN）和圖注意力網絡（GAT），針對不同的圖結構和任務進行優化。

主題名稱：空間域聚合

圖卷積網絡模型介紹

概述

圖卷積網絡（GCN）是一種專門為圖數據建模和處理而設計的深度學習架構。它以圖結構為輸入，通過在節點和邊上傳播信息，來學習圖中的模式和關系。

基本原理

GCN的工作原理基于圖卷積操作，該操作類似于卷積神經網絡（CNN）中的卷積操作。然而，GCN的卷積操作是針對圖數據定制的，它考慮了圖中節點和邊的關系。

GCN層

一個典型的GCN層由以下步驟組成：

*節點特征更新：對于圖中的每個節點，GCN層通過與相鄰節點聚合信息來更新其特征。

*權重矩陣乘法：更新后的節點特征與權重矩陣相乘，以產生新的嵌入。

*激活函數：對新的嵌入應用激活函數，例如ReLU或sigmoid函數。

GCN模型

一個完整的GCN模型通常由堆疊的GCN層組成。每個GCN層通過更新節點特征，從圖中提取更高級別的表示。

變體

GCN模型有很多變體，每種變體都針對特定的圖數據任務進行了優化：

*GraphSage：一種歸納式GCN，可以處理未知大小的新圖。

*GAT：一種關注GCN，它專注于節點和邊之間的重要性。

*GCNII：一種半監督GCN，它利用標簽信息來增強聚合過程。

應用

GCN模型已被廣泛應用于各種圖數據任務，包括：

*節點分類：預測節點的類別（例如社交網絡中的社區檢測）。

*鏈接預測：預測圖中節點之間是否存在邊（例如推薦系統）。

*圖生成：生成具有特定屬性或模式的新圖。

*社區檢測：識別圖中節點的社區或組。

*異常檢測：檢測與正常模式不同的圖模式。

優點

GCN模型具有以下優點：

*對圖結構敏感：GCN能夠捕獲圖中節點和邊的關系，從而提取與圖相關的特征。

*可擴展性：GCN可以在大型圖上有效訓練，并且可以擴展到具有數百萬個節點和邊的圖。

*多功能性：GCN可以應用于各種圖數據任務，使其成為一個通用的圖學習工具。

局限性

GCN模型也有一些局限性：

*計算成本高：GCN模型的訓練和推理可能很計算密集，尤其是在大型圖上。

*超參數敏感：GCN模型對超參數（例如層數、卷積核大小）敏感，需要仔細調整。

*對噪聲敏感：GCN模型容易受到圖數據中噪聲的影響，這可能會導致不準確的預測。

結論

圖卷積網絡（GCN）是一種強大的深度學習架構，專為圖數據建模和處理而設計。它們對圖結構敏感，可擴展，并且適用于各種圖數據任務。然而，它們也存在一些局限性，例如計算成本高和對噪聲敏感。第八部分其他標簽預測模型概述關鍵詞關鍵要點圖卷積神經網絡（GCN）

1.GCN將圖結構表示為鄰接矩陣，使用卷積操作來學習節點特征的表示。

2.GCN可以有效地捕獲局部和全局圖結構信息，從而實現標簽預測。

3.GCN在解決圖數據上的節點分類和鏈接預測等任務上取得了良好的效果。

圖自編碼器（GAE）

1.GAE是一種無監督模型，它將圖數據編碼為低維特征向量，然后解碼為重構的圖。

2.GAE可以學習圖數據的內在表示，提取與標簽預測相關的特征。

3.GAE已被用于圖聚類、降維和異常檢測等任務，在標簽預測中也顯示出潛力。

圖注意網絡（GAT）

1.GAT使用注意力機制分配權重，重點關注圖中最重要的鄰域。

2.GAT可以學習不同節點鄰域的影響力，從而對節點特征做出更細致的表示。

3.GAT在標簽預測、圖分類和推薦系統等任務上優于傳統的GCN。

圖生成對抗網絡（GAN）

1.圖GAN將生成模型和判別模型結合在一起，生成與真實圖數據相似的圖。

2.圖GAN可以學習圖結構的分布，并生成具有特定標簽的圖。

3.圖GAN已被用于圖生成、圖增強和圖異常檢測等任務，在標簽預測中具有潛在的應用。

圖推理機（GNN）

1.GNN結合了圖神經網絡和推理技術，能夠從圖數據中進行邏輯推理。

2.GNN可以模擬人類在圖上的推理過程，推導出新知識并預測標簽。

3.GNN在知識圖推理、問答系統和推薦系統等任務上表現出很強的性能。

圖變壓器（GPT）

1.GPT是一種基于注意力機制的圖神經網絡，可以處理任意大小和形狀的圖。

2.GPT使用全局注意力機制，能夠有效地學習圖中不同節點之間的遠程依賴關系。