从之前的文中，学习了如何使用图表示学习进行节点分类。在这节中，将讨论另一种方法，消息传递。将引入半监督学习，利用网络中存在的相关性来预测节点标签。其中一个关键概念是集体分类，包括分配初始标签的局部分类器、捕获相关性的关系分类器和传播相关性的集体推理3个步骤。
文章目录
- 1. 主线任务
- 2. 图中的相关性
- 2.1 同质性
- 2.2 影响
- 3. 图节点分类
- 4. 动机
- 5. 半监督学习
- 6. 集体分类
- 7. 问题设定
- 8. 总结与后续
1. 主线任务
举例而言，半监督学习的节点分类任务：
2. 图中的相关性
2.1 同质性
2.2 影响
3. 图节点分类
4. 动机
5. 半监督学习
6. 集体分类
7. 问题设定
8. 总结与后续
