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$e$，可以弹出一对顶点

$(i_e,j_e)=argma{x}_{i,j\in e}|S_i-S_j|$
然后正则化Laplacian计算为：
$\mathbb{L}=(I-D^{-\frac{1}{2}}{A}_S{D}^{-\frac{1}{2}})S$.

交叉熵损失函数：