HyperGCN: 超图神经网络

基于超图的半监督学习

超图上的卷积：

超图上的拉普拉斯：

对于每一条超边$e$e，可以弹出一对顶点

$(i_{e},j_{e})=argmax_{i,j\in e}|S_{i}-S_{j}|$(ie​,je​)=argmaxi,j∈e​∣Si​−Sj​∣
然后正则化Laplacian计算为：
$\mathbb{L}=(I-D^{-\frac{1}{2}}A_{S}D^{-\frac{1}{2}})S$L=(I−D−21​AS​D−21​)S.

交叉熵损失函数：