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关于图挖掘任务的一点点思考

图网络作为一种图结构，在关系网等网络数据中应用广泛。但是常用的图挖掘任务不外乎下面这些：
一、点任务
（1）节点重要性，中心性等排序
（2）节点分类
（3）节点聚类
（4）节点识别
（5）节点推荐
（7）节点填充
（8）节点属性预测
（9）孤立特殊点识别

二、点间任务
（1）存在边预测
（2）边属性查询
（3）边属性填充
（3）点之间路径计算
（4）点之间亲密程度
（5）边属性预测
（6）点间推荐

三、点和边间任务
（1）点属性预测边属性
（2）边属性预测点属性
（3）点的出度边等属性计算
（3）介度等计算

四、整体图任务
（1）子团伙挖掘
（2）整体图属性计算

五、网络间任务
（1）网络间迁移学习
（2）网络间相似度
（3）网络间最佳融合计算

六、网络解决向量，矩阵信号多模态融合
（1）建立网络解决自然语言处理任务
（2）建立网络解决视频信号任务

以上是自己对图挖掘任务的一点点总结。在这些任务上匹配各个行业衍生了许许多多的模型，包括传统规则、规则和机器学习融合、GNN、BertGraph

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