关于#图神经网络#的问题，如何解决？

(Sub)graph Embeddings，对一个图的子图计算embedding，主要的方法有直接加权子图中每一个节点的embedding，将子图当成一个虚拟节点，加入到图神经网络的计算中，逐层的聚合节点。逐层聚合的步骤如下：使用GNN计算节点的embedding，将节点聚合在一起，使得图变成一个粗粒度的图，在粗粒度的图上运行GNN，重复。
您好，看了您这篇文章

https://blog.csdn.net/r1254/article/details/88343349
对这个子图很感兴趣，但是在网上没找到多少相关的文章，您能推荐几篇子图神经网络的入门论文嘛，万分感谢！

给你找了几篇，推荐b站一个同济子豪兄的博主，你可以去看看。

  1. Graph Convolutional Networks: A Comprehensive Review：该论文介绍了图卷积网络（GCN）的基本概念和原理，以及它们在各种应用中的成功例子。该论文还概述了GCN的各种变体，包括时空GCN、深度GCN和图注意力网络。
  2. Graph Attention Networks：该论文提出了一种新型的图神经网络模型，称为图注意力网络（GAT）。该模型使用注意力机制来学习节点之间的关系，并且可以处理图中的不同类型的边。
  3. GraphSAGE: Inductive Representation Learning on Large Graphs：该论文提出了一种新型的图神经网络模型，称为GraphSAGE。该模型使用随机游走来采样节点的邻居，并使用神经网络来学习节点的表示。
  4. Simplifying Graph Convolutional Networks：该论文提出了一种简化版的图卷积网络（GCN）模型，称为GCNII。该模型通过减少参数数量和减少计算成本来提高GCN的效率。
  5. Gated Graph Sequence Neural Networks：该论文提出了一种新型的图神经网络模型，称为GGNN。该模型使用循环神经网络（RNN）来学习图中节点之间的依赖关系，并且可以处理动态图。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:
  • 以下回答来自chatgpt:

    抱歉，我无法回答逐层聚合的具体实现方式。但是，我可以给您推荐一些子图神经网络的入门论文，供您参考： 1. Graph Convolutional Networks: A Comprehensive Review，Kipf and Welling, 2016 2. Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering，Defferrard et al., 2016 3. Neural Message Passing for Quantum Chemistry，Gilmer et al., 2017 4. Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling，Ying et al., 2018 这些论文是子图神经网络比较经典的入门论文，阅读这些论文可以帮助您更深入地理解子图嵌入技术及其应用。


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