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笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点

1、不同种类的任务

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第1张图片

2、传统图机器学习的几个层面

（人工特征工程+机器学习）

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第2张图片

3、属性特征-节点本身的特征

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第3张图片

4、连接特征-节点的结构信息

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第4张图片

5、训练-预测

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第5张图片

6、好模型需要好数据

-人工构造的特征（特征工程）-节点、连接、全图-无向图

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第6张图片

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第7张图片

7、节点层面的预测

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第8张图片

半监督学习：训练时用到了未标记节点的特征，所以是半监督

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第9张图片

8、节点的连接特征

度、重要度、聚集系数、子图模式

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第10张图片

节点的度：

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第11张图片

节点的重要度：可以从不同方面观察

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第12张图片

节点的重要度-特征向量=节点邻居节点重要度求和，属于递归问题

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第13张图片

节点的重要度-交通要道=作为连接结点

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第14张图片

节点的重要度-最近路径=去哪都近

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第15张图片

节点的重要度-集群系数-三角形

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第16张图片

节点的重要度-集群系数-子图个数（同分异构体）

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第17张图片

GDV

笔记（三）传统图机器学习的特征工程-节点_第18张图片

如何区别抱团社群？

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