基于图卷积的标签聚类

19/24基于图卷积的标签聚类第一部分图卷积网络简介 2第二部分标签聚类问题定义 4第三部分基于图卷积的标签聚类方法 6第四部分图卷积网络中的邻域聚合操作 10第五部分标签聚类中的图特征表示学习 13第六部分基于图卷积的标签聚类评估指标 15第七部分标签聚类应用领域概述 17第八部分基于图卷积的标签聚类未来研究方向 19

第一部分图卷积网络简介关键词关键要点主题名称：图卷积网络的基本原理

1.图卷积网络（GCN）是一种基于图结构数据的深度学习模型。它通过在图中节点之间传递和聚合信息，学习图中节点的表示。

2.GCN的关键操作是图卷积，它允许模型学习节点的特征与邻居节点特征之间的关系。图卷积通过权重矩阵和邻接矩阵对节点特征进行变换。

3.GCN可以捕捉图数据中的局部和全局模式。局部模式是指节点与直接邻居之间的关系，而全局模式是指节点在整个图中的位置。

主题名称：图卷积网络的变体

图卷积网络简介

图卷积网络（GraphConvolutionalNetworks，GCNs）是一类用于处理图结构数据的神经网络模型。GCNs能够有效地从图中提取特征，并将其应用于各种任务，如节点分类、图分类和链接预测。

GCN的基本原理

GCN的基本原理是将卷积操作应用于图。传统的卷积操作在网格结构的数据（如图像）上执行，而GCN将卷积推广到图结构的数据。在图中，卷积操作通过聚合相邻节点的特征来更新中央节点的特征。

GCN的类型

GCNs有不同的类型，每种类型具有特定的优势和劣势。常见的GCN类型包括：

*谱域GCN：这些GCN基于图的谱分解。它们能够捕获图的全局结构，但计算成本较高。

*空域GCN：这些GCN直接在图的邻接矩阵上操作。它们比谱域GCN计算成本更低，但可能难以捕获图的全局结构。

*混合GCN：这些GCN结合了谱域和空域GCN的优点，能够高效地捕获图的局部和全局结构。

GCN的应用

GCNs已广泛应用于各种任务，包括：

*节点分类：将图中的节点分配到不同的类别。

*图分类：将整个图分配到不同的类别。

*链接预测：预测图中是否存在特定的一条边。

*社区检测：识别图中相互连接的节点组。

*知识图嵌入：将知识图中的实体和关系嵌入到低维向量空间中。

GCN的优势

与传统的神经网络模型相比，GCNs具有以下优势：

*可处理图结构数据：GCNs能够有效地处理图结构数据，从而显式地建模数据之间的关系。

*提取结构信息：GCNs能够从图中提取丰富的结构信息，如邻域结构、社区结构和环路结构。

*可解释性：GCNs的卷积操作易于理解，使模型更加可解释。

GCN的局限性

GCNs也有一些局限性，包括：

*计算复杂度：某些类型的GCN，如谱域GCN，可能计算非常复杂。

*对图拓扑结构敏感：GCNs对图拓扑结构的变化很敏感，这意味着对图进行小的修改可能会导致模型性能下降。

*捕获长程依赖关系困难：GCNs通常难以捕获图中长程依赖关系，因为卷积操作的范围有限。

当前的发展趋势

GCN的研究领域正在不断发展，新的方法不断涌现。当前的发展趋势包括：

*可解释性GCN：开发新的GCN模型，以提高模型的可解释性和透明度。

*异构GCN：开发能够处理不同类型节点和边的异构图的GCN模型。

*动态GCN：开发能够随时间更新图结构和特征的动态GCN模型。第二部分标签聚类问题定义关键词关键要点标签聚类问题定义

主题名称：标签聚类的本质

1.标签聚类是一种无监督机器学习技术，用于将具有相似特征或标签的数据点分组到不同的簇中。

2.其目的是发现数据中的潜在结构和模式，揭示数据之间的相似性和差异性。

3.聚类的结果可以用于各种下游任务，如数据可视化、异常检测和预测建模。

主题名称：标签聚类的方法

1.标签聚类问题定义

标签聚类问题是一个无监督学习任务，旨在识别和分组相似或相关的标签。给定一组标签，标签聚类算法的目标是将这些标签分配到一组预定义的簇中，使得同一簇中的标签具有较高的相似度，而不同簇中的标签则具有较低的相似度。

1.1标签定义

标签是描述对象特征或属性的符号或文字标识符。它们广泛用于各种领域，如信息检索、文本分类和社交网络分析。

1.2聚类分析

聚类分析是一种无监督学习技术，它将数据点分组到称为簇的相似组中。聚类算法根据数据点的相似度指标来确定簇的划分。

1.3标签聚类

标签聚类是聚类分析的一种特殊形式，它专门用于对标签进行分组。与数据点的聚类不同，标签聚类处理的是抽象符号，这意味着它们没有固有的数值度量。因此，标签聚类的相似度度量必须基于标签语义的某种表示。

1.4标签聚类应用

标签聚类具有广泛的应用，包括：

*标签组织和管理：标签聚类可用于将大量标签组织到结构化的层次结构中，从而简化标签的浏览和管理。

*信息检索增强：标签聚类可用于改善信息检索系统的性能，通过将相关标签分组到簇中，从而提高查询结果的相关性。

*文本分类：标签聚类可用于辅助文本分类任务，通过识别文本文档中常见的标签模式来提高分类精度。

*社交网络分析：标签聚类可用于分析社交网络中用户的兴趣和行为，通过识别标签簇来揭示用户群体的社区和网络。

2.标签聚类挑战

标签聚类面临着一些独特的挑战：

*数据稀疏性：标签数据通常非常稀疏，因为一个标签很少与其他标签同时出现。这会给相似度度量和聚类算法带来困难。

*语义鸿沟：标签的语义往往是模糊和歧义的，使得基于语义相似性的聚类变得复杂。

*可伸缩性：当处理海量标签数据时，标签聚类算法的可伸缩性至关重要，因为聚类过程可能是计算密集型的。

3.标签聚类方法

解决标签聚类挑战的各种方法已经开发出来，包括：

*基于图卷积的神经网络：这些模型利用图结构来表示标签之间的关系，并通过卷积操作学习标签的特征表示，用于聚类。

*基于核的方法：这些方法利用核函数来隐式计算标签之间的相似度，并直接在核矩阵上进行聚类。

*基于词嵌入的方法：这些方法将标签嵌入到低维向量空间中，这些向量空间可以捕获标签之间的语义相似性，用于聚类。

结论

标签聚类是一种重要的无监督学习任务，具有广泛的应用。解决标签聚类挑战的方法仍在不断发展，基于图卷积、核方法和词嵌入的方法代表了当前研究的前沿。第三部分基于图卷积的标签聚类方法关键词关键要点图卷积神经网络（GCN）

1.GCN是一种基于图结构的深度学习模型，它能够对图数据进行卷积操作，提取节点和边的特征。

2.GCN利用图的邻接矩阵来定义卷积核，通过邻接矩阵的乘法和加权求和来更新节点特征。

3.GCN具有强大的特征提取能力，能够捕获图结构和节点之间的关系，在图数据分类、聚类和回归任务中表现出优异的性能。

标签聚类

1.标签聚类是一种无监督学习技术，旨在将未标记的数据点聚类到具有相似标签的组中。

2.传统标签聚类方法依赖于距离度量或相似性度量，但这些方法无法有效建模图数据中的复杂关系。

3.基于图卷积的标签聚类方法能够利用图结构信息，通过融合图卷积特征和标签信息来获得更准确的聚类结果。

图注意力机制

1.图注意力机制是一种增强GCN性能的技术，它通过引入注意力权重来关注图中重要节点和边的特征。

2.注意力权重根据节点的特征相似性或结构重要性进行计算，赋予相关节点和边更高的权重。

3.图注意力机制能够改善GCN对关键特征的提取，提高标签聚类任务的准确性。

图生成模型

1.图生成模型是一种用于生成新图或扩展现有图的深度学习模型。

2.图生成模型利用图卷积层和注意力机制来学习图的潜在表示，并从该表示中生成新的图结构和特征。

3.图生成模型可用于标签聚类任务中，通过生成具有相似标签的合成数据来增强聚类模型的泛化能力。

迁移学习

1.迁移学习是一种在不同任务之间共享知识的机器学习技术。

2.在标签聚类中，迁移学习可以从大型预训练模型（如ImageNet预训练的GCN）中利用图结构知识和通用特征。

3.迁移学习能够减少标签聚类模型的训练时间，并提高其对新数据集的适应性。

可解释性

1.可解释性是指机器学习模型预测结果的透明性和可理解性。

2.基于图卷积的标签聚类方法的可解释性对于理解聚类过程、识别重要特征和确保模型可靠性至关重要。

3.可解释性技术，如注意力图和特征重要性分析，可以增强模型的可解释性，提高其在实际应用中的可信度。基于图卷积的标签聚类方法

引言

标签聚类是一种将数据点分组到具有相似标签的簇的过程。传统的标签聚类方法通常仅考虑数据点之间的成对相似性。然而，现实世界中的数据通常表现出复杂的关系，这些关系可以用图结构表示。基于图卷积（GCN）的标签聚类方法利用图结构信息来增强聚类性能。

图卷积网络

GCN是一种神经网络架构，它学习节点在图中的表征。通过聚合邻域节点的特征，GCN可以捕获节点之间的关系。GCN层的输出表示节点的更新表征，它包含局部结构信息。

基于GCN的标签聚类

GCN可以用于增强标签聚类的性能。基本的基于GCN的标签聚类框架包括以下步骤：

*图构建：将数据表示为一个图，其中节点是数据点，边表示数据点之间的相似性。

*GCN学习：在一个或多个GCN层中传播节点表征，以捕获图中的结构信息。

*簇分配：使用聚类算法（如k-means）将更新的节点表征分配到簇中。

基于GCN的标签聚类方法

1.GraphSage

GraphSage是一种基于随机游走的GCN聚类方法。它使用邻居采样策略来高效地计算节点表征。GraphSage聚类算法通过迭代地分配数据点到簇来进行。

2.DiffPool

DiffPool是一种基于池化的GCN聚类方法。它使用GCN层来聚合节点特征，然后使用池化操作来减少图中的节点数量。通过重复GCN和池化步骤，DiffPool逐步创建簇。

3.Cluster-GCN

Cluster-GCN是一种基于图注意力机制的GCN聚类方法。它学习节点之间的注意力权重，并使用这些权重来聚合邻域节点的特征。Cluster-GCN聚类算法通过迭代地更新簇分配和图注意力权重来进行。

4.LabelProp

LabelProp是一种基于标签传播的GCN聚类方法。它使用GCN层来传播标签信息，并使用标签一致性矩阵来分配数据点到簇。LabelProp聚类算法通过迭代地传播标签和更新簇分配来进行。

评价和应用

基于GCN的标签聚类方法已被广泛应用于各种领域，包括社交网络分析、文本挖掘和生物信息学。这些方法已被证明在利用图结构信息方面优于传统标签聚类方法。

基于GCN的标签聚类方法的评价通常基于聚类准确度和归一化互信息（NMI）。更高的准确度表示簇更好地反映数据点之间的相似性，而更高的NMI表示簇与标签之间的更强相关性。

优点

*利用图结构信息增强聚类性能

*学习节点之间的关系

*可用于处理大规模图数据

*可用于各种应用领域

缺点

*计算成本可能很高，特别是对于大型图

*可能难以解释聚类结果

*对于簇数量的选择很敏感

结论

基于GCN的标签聚类方法提供了一种强大且有效的方法来利用图结构信息进行聚类。这些方法已成为各种领域处理复杂数据的有价值工具。随着GCN技术的不断发展，基于GCN的标签聚类方法有望继续取得进展，并进一步增强聚类性能。第四部分图卷积网络中的邻域聚合操作关键词关键要点主题名称：卷积核操作

1.卷积核大小决定局部感受野，影响聚合范围。

2.卷积核数量控制聚合特征维度，灵活调整聚合信息量。

3.可应用卷积核叠加或多头卷积，增强聚合特征的表达能力。

主题名称：图卷积方式

图卷积网络中的邻域聚合操作

节点聚合，即邻域聚合，是图卷积网络（GCN）的关键操作之一。它通过聚合节点邻域内的信息来生成节点的更新表示。邻域聚合操作的目的是将节点的局部结构信息编码到其更新表示中。

邻域聚合方法

有几种不同的邻域聚合方法可用于GCN：

*求和（Sum）：直接将节点及其所有邻居的特征向量相加。

*平均（Mean）：将节点及其所有邻居的特征向量求平均，得到一个代表节点局部结构信息的聚合向量。

*最大（Max）：获取节点及其所有邻居的最大特征值，以识别邻域中最突出的特征。

*加权平均（WeightedMean）：将邻居的特征值与它们与中心节点的距离相关联的权重相乘，然后求平均。这使得距离中心节点更近的邻居对聚合结果具有更大的影响。

*门控递归单元（GRU）：利用递归神经网络（RNN）对邻居的特征值进行聚合，从而捕获时序信息。

聚合函数

邻域聚合操作用于将邻居的特征值聚合成一个表示节点局部结构的向量。常用的聚合函数包括：

*ReLU：整流线性单元，获取输入的最大值。

*Tanh：双曲正切函数，将输入映射到-1到1之间的范围。

*Sigmoid：sigmoid函数，将输入映射到0到1之间的范围。

*Softmax：softmax函数，将输入映射到概率分布，确保聚合向量的元素和为1。

邻域大小和池化

邻域大小是指在聚合操作中考虑的邻居数。较小的邻域可以捕获更局部的结构信息，而较大的邻域可以捕获更全局的信息。池化操作可以用于减少聚合后的向量大小，同时保留重要特征。常用的池化方法包括最大池化和平均池化。

邻域聚合操作的应用

邻域聚合操作在GCN中广泛用于各种应用，包括：

*节点分类：通过聚合来自邻域的特征，GCN可以学习节点的标签。

*图分类：通过聚合来自整个图的节点聚合，GCN可以对整个图进行分类。

*关系预测：通过考虑节点的邻域信息，GCN可以预测节点之间的关系，例如链接预测。

*异常检测：通过分析节点聚合与正常行为的偏差，GCN可以检测图中的异常行为。

邻域聚合操作的改进

研究人员一直在探索改进邻域聚合操作的方法，以增强GCN的性能。一些常见的改进包括：

*自注意力机制：允许节点根据其重要性对邻居进行加权，从而捕获更细粒度的结构信息。

*图注意力网络（GAT）：利用注意力机制对特征聚合进行加权，允许网络学习每个邻居的相对重要性。

*图卷积消息传递（GNN）：将消息传递机制与图卷积相结合，允许信息在节点和邻居之间多次传递，从而获得更深入的结构表示。

总的来说，邻域聚合操作是GCN的核心组件，它通过聚合节点邻域内信息来生成节点的更新表示。通过使用适当的聚合方法、聚合函数和邻域大小，GCN可以有效地捕获图结构信息，并用于广泛的应用中。第五部分标签聚类中的图特征表示学习标签聚类中的图特征表示学习

图卷积神经网络（GNN）已被广泛用于标签聚类，其中图的表示学习是至关重要的。GNN可以从图数据中学习节点、边或整个图的特征表示，这些表示有助于捕获图的结构和语义信息。

节点特征学习

基于邻居聚合：

*平均池化：将节点的邻居表示求平均，得到其特征表示。

*最大池化：将节点的邻居表示求最大值，得到其特征表示。

*注意力机制：使用注意力机制分配权重，根据邻居的重要性对邻居表示进行加权平均。

基于消息传递：

*图注意网络（GAT）：将节点的特征信息通过聚合和注意力机制传递给邻居。

*图卷积网络（GCN）：基于邻居的特征和边的权重，使用卷积运算得到节点的新特征表示。

边特征学习

基于邻居聚合：

*平均池化：将边的邻居表示求平均，得到其特征表示。

*最大池化：将边的邻居表示求最大值，得到其特征表示。

基于消息传递：

*边注意网络（BAT）：将边的特征信息通过聚合和注意力机制传递给邻居。

*边卷积网络（BCN）：基于邻居的特征和边的权重，使用卷积运算得到边的特征表示。

图特征学习

基于节点和边特征聚合：

*图注意网络（GAT）：将节点和边的特征表示通过注意力机制聚合，得到图的特征表示。

*图卷积网络（GCN）：将节点和边的特征表示通过卷积运算聚合，得到图的特征表示。

基于子图采样：

*图神经网络（GNN）：从图中采样子图，对子图进行特征学习，然后聚合得到图的特征表示。

*图表示学习网络（R-GCN）：对图进行分层聚类，从底层到顶层逐步学习图的特征表示。

特征增强

嵌入：将文本或其他结构化数据转换为图，学习其表示。

*特征投影：将图特征投影到低维空间，提高特征表示的效率和有效性。

*对抗学习：引入对抗机制，鼓励特征表示的鲁棒性和歧视性。

图特征表示学习的应用

图特征表示学习在标签聚类中有着广泛的应用，包括：

*节点聚类：将具有相似特征的节点聚类到相同的簇中。

*社区发现：识别图中的社区或子群。

*异常检测：检测与已知类簇显著不同的节点。

*链接预测：预测图中不存在的边。

*推荐系统：推荐与用户兴趣相似的物品或用户。

总之，图特征表示学习是标签聚类中不可或缺的一步，GNN的使用使我们能够从图数据中提取有意义和判别性的特征。通过结合各种特征学习技术和增强方法，我们可以进一步提升聚类性能并获得更准确和有效的聚类结果。第六部分基于图卷积的标签聚类评估指标基于图卷积的标签聚类评估指标

1.聚类质量指标

*准确率(Accuracy)：真实标签与聚类标签匹配的节点数与总节点数的比值。

*归一化互信息(NormalizedMutualInformation,NMI)：衡量聚类标签和真实标签之间的一致性，范围为[0,1]，其中1表示完美一致。

*调整兰德指数(AdjustedRandIndex,ARI)：另一个度量聚类和真实标签一致性的指标，范围为[-1,1]，其中1表示完美一致。

2.聚类效率指标

*模块化(Modularity)：衡量聚类中社区结构的程度，范围为[0,1]，其中1表示高度模块化。

*平均路径长度(AveragePathLength)：聚类中节点之间的平均最短路径长度。较小的值表示更紧密的聚类结构。

*凝聚系数(Cohesion)：衡量聚类内部节点之间的连接性，范围为[0,1]，其中1表示高度凝聚。

3.节点级指标

*聚类权重(ClusterWeight)：表示节点属于指定聚类的概率。

*熵(Entropy)：衡量节点分布在不同聚类中的不确定性。较低的熵值表示节点被分配到一个聚类的置信度更高。

4.额外指标

*F1得分：调和平均F精度和F召回，用于评估模型的总体性能。

*轮廓系数(SilhouetteCoefficient)：衡量节点在自身聚类中与其他聚类的距离，范围为[-1,1]，其中正值表示良好的聚类。

*戴维斯-鲍丁指数(Davies-BouldinIndex)：衡量聚类之间的分离度和紧凑性，较小的值表示更好的聚类性能。

选择合适指标的准则

选择合适的评估指标取决于具体任务和数据集的特征。以下是一些准则：

*任务类型：对于标记聚类任务，使用准确率和NMI等指标。对于未标记聚类任务，使用模块化和平均路径长度等指标。

*数据特征：考虑数据的规模、稀疏性和社区结构，以选择最能捕获聚类属性的指标。

*可解释性：选择易于解释和直观理解的指标，这有助于理解聚类结果。第七部分标签聚类应用领域概述标签聚类应用领域概述

标签聚类是一种无监督学习算法，旨在将未标记的数据点分组到不同的类别，每个类别代表一个主题或概念。近几年，基于图卷积网络（GCNs）的标签聚类算法取得了重大进展，并已应用于广泛的领域。

社交网络分析

社交网络包含的巨大信息量为标签聚类提供了丰富的应用场景。GCN算法可以识别社区、识别意见领袖并检测虚假信息，从而帮助研究人员和从业者理解社交网络的动态。

自然语言处理（NLP）

在NLP中，标签聚类用于对文档、句子和单词进行分组。它可以创建主题层次结构、提取关键词和识别文本中的不同语义。例如，在自动摘要中，标签聚类可用于识别关键主题并生成摘要。

计算机视觉

在计算机视觉领域，标签聚类用于图像和视频的语义分割。GCN算法可以学习图像或视频中的像素之间的关系，并将其分组到具有相似视觉模式的区域。这有助于目标检测、场景理解和动作识别等任务。

知识图谱构建

知识图谱是将实体、概念和关系组织成结构化模型的语义网络。标签聚类可以自动提取实体并将其聚类到类别中，从而简化知识图谱的构建。它还可以帮助识别同义词和多义词，提高知识图谱的准确性和一致性。

生物信息学

在生物信息学中，标签聚类用于分析基因表达数据、蛋白质序列和患者记录。它可以识别基因功能、预测疾病风险和个性化治疗方案。例如，在癌症研究中，标签聚类可用于识别不同类型的肿瘤并指导靶向治疗。

其他领域

标签聚类还应用于推荐系统、欺诈检测、市场细分、网络安全和异常检测等领域。它提供了对复杂数据集进行有效分组和提取见解的强大工具。

未来方向和挑战

基于GCN的标签聚类仍然是一个活跃的研究领域。未来研究方向包括：

*开发新的图卷积算子，以捕获数据集的复杂结构。

*探索半监督和弱监督学习方法，利用标记和未标记数据的优点。

*提高算法的鲁棒性，使其对噪声和异常值更具抵抗力。

*探索标签聚类的可解释性和可视化技术，以提高对算法决策过程的理解。

通过解决这些挑战，基于GCN的标签聚类有望在各个领域发挥更重要的作用，促进数据理解、知识发现和决策制定。第八部分基于图卷积的标签聚类未来研究方向关键词关键要点主题名称：异构图标签聚类

1.探索利用图卷积网络捕获异构图（包含不同类型节点和边的图）上的标签相关性，从而提高聚类性能。

2.研究异构图标签传播机制，考虑不同节点类型之间的相互影响，以增强标签聚类效果。

3.开发针对异构图定制的图聚类算法，解决异构图中存在的挑战，例如结构多样性和语义异质性。

主题名称：时空图标签聚类

基于图卷积的标签聚类未来研究方向

近年来，基于图卷积的标签聚类方法蓬勃发展，在各种应用中展现出显著潜力。随着研究的深入，未来的研究方向主要集中于以下几个方面：

1.图结构探索与优化

*开发更有效、鲁棒的图结构学习算法，以捕获数据的复杂依赖关系。

*探索通过引入图注意力机制或图神经网络来优化图结构。

*研究生成对抗网络（GAN）在图结构生成中的应用，以增强标签聚类的性能。

2.标签聚类算法的改进

*设计新的标签聚类算法，结合图卷积和深度学习技术，提高聚类的准确性。

*探索利用图卷积层中的多头注意力来提高算法的鲁棒性和表现力。

*研究图卷积神经网络（GCN）和图注意网络（GAT）等不同图神经网络模型在标签聚类中的比较和集成。

3.多模态标签聚类

*探索将图像、文本和音频等不同模态的数据整合到标签聚类中，以增强聚类的全面性。

*研究跨模态图卷积网络的开发，以有效处理多模态数据。

*开发联合跨模态嵌入和标签聚类的算法，提高多模态数据的聚类性能。

4.大规模图聚类

*应对处理大规模图聚类的挑战，开发高效、可扩展的算法。

*研究随机采样、近似优化和并行计算等技术，以处理大规模图。

*探索分布式图卷积网络和云计算平台在加快大规模图聚类方面的应用。

5.应用探索

*扩展基于图卷积的标签聚类在图像分割、自然语言处理和推荐系统等领域的应用。

*研究在实际应用中优化标签聚类算法，以解决特定领域的问题。

*探索标签聚类在生物信息学、社会网络分析和金融分析等新兴领域的潜在应用。

6.理论基础

*研究基于图卷积的标签聚类的数学基础和收敛性。

*开发新的理论框架，以解释标签聚类算法的性能和行为。

*探索图卷积和标签聚类之间潜在的联系，以指导算法的改进。

7.评估和基准

*开发全面的评估指标和基准数据集，以比较和评估基于图卷积的标签聚类算法。

*研究标签聚类结果的解释性和可视化，以增强对模型和数据洞察的理解。

*探索主动学习和元学习等技术，以优化标签聚类算法的训练和性能。

8.跨学科合作

*加强与计算机视觉、自然语言处理和信息检索等领域的跨学科合作。

*探索图卷积在不同领域的应用，以促进知识和技术的交叉受精。

*积极与行业合作，了解实际应用的挑战和需求，指导标签聚类研究的方向。

通过探索这些未来研究方向，基于图卷积的标签聚类有望进一步提高性能、增强适用性和扩大应用范围。研究人员和从业者将不断开拓创新算法、优化技术和探索新领域，从而推动该领域的发展并释放其在现实世界问题解决中的潜力。关键词关键要点【图卷积网络中的标签特征表示学习】

关键词关键要点主题名称：节点聚类纯度

关键要点：

1.衡量预测标签与真实标签之间的相似度。

2.高纯度表明预测标签与真