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半监督节点分类:标签传播和消息传递【斯坦福CS224W图机器学习】
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斯坦福大学CS224W图机器学习公开课-同济子豪兄中文精讲 课程大纲、中文笔记课件、论文笔记、代码、思考题、扩展阅读、答疑群:https://github.com/TommyZihao/zihao_course/tree/main/CS224W 本讲总结了半监督节点分类问题的常见解决方法:特征工程、图嵌入表示学习、标签传播、图神经网络。 基于“物以类聚,人以群分”的Homophily假设,讲解了Label Propagation、Relational Classification(标签传播)、Iterative Classification、Correct & Smooth(C & S)、Loopy Belief Propagation(消息传递)、Masked Lable Prediction等半监督和自监督节点分类方法。 这些方法经常被用于节点分类任务的Baseline比较基线。消息传递和聚合的思路也影响了后续图神经网络的设计。 关键词: Message Passing, Label Propagation, Collective Classification, Self-supervised Learning
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