GCN 图卷积网络

GCN是在GNN的基础上进化的，主要是对其聚合过程进行了改进。

之前计算邻居信息的时候的 a,b,c 不好确定，于是GCN想要根据图中的特定信息来确定 a,b,c。

最简单的是“平均法”，也就是把周围的邻居的特征以及自己特征求平均值，作为更新后的特征。

这种做法过于简单粗暴，会在某些情况中不切实际（我和偶像、我和马云的钱不可能平均）。

于是，GCN提出了以结点的度为依据来求边权重的思想，一个结点的度越大，其与其他结点所连边的权重也就越小。

平均法的聚合公式如下：

其中，A(i，j)是固定值。

而 GCN 的聚合公式如下：

在后一个公式可以看到度对边权重所造成的影响。

参考资料

1、简单粗暴理解 GCN

简单粗暴带你理解GCN图卷积神经网络_哔哩哔哩_bilibili