1.图论基础
（1）图是一个顶点集合V和定点间关系的集合E组成的。
记作G=(V,E)
（2）完全l部图G=Kn1,n2,...nl(ni=|vi|, 1=<i=<l),显然|v|=
（3）图论基础小结
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图由顶点的集合和顶点间关系的集合组成。
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图有无向图和有向图之分。
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图的边上加上权值后为带权图。
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度是与顶点相连的边的数目，有向图分入度和出度。
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连通图指图中任意两个顶点都是连通的
2.GCN是什么：
GCN 是一类非常强大的用于图数据的神经网络架构。 即使是随机初始化的两层 GCN 也可以生成图网络中节点的有用特征表征。 下图展示了这种两层 GCN 生成的每个节点的二维表征；即使没有经过任何训练，这些二维表征也能够保存图中节点的相对邻近性。 更形式化地说，图卷积网络（GCN）是一个对图数据进行操作的神经网络。
3.GCN由来：
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7应用举例
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7.解决方案：
（1）增加自环
(2)特征表征归一化
（1）
（2）
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