图神经网络、网络表示学习

初学者提问：
图神经网络（如GCN、GAT）和传统的网络表示学习方法（如deepwalk、node2vec）相比，在节点特征提取方面，有什么联系和区别呢？谢谢！

图神经网络（如GCN、GAT）和传统的网络表示学习方法（如deepwalk、node2vec）在节点特征提取方面的联系和区别如下：

联系：--------------------------------------------------------------------------------------------

两者都是用于节点特征提取的算法，通过学习网络中的数据来提取节点的特征。

传统的网络表示学习方法（如deepwalk、node2vec）通过学习网络中的数据，捕捉节点之间的关系，从而生成节点向量表示，这些向量可以用于节点分类、链接预测等任务。
区别：------------------------------------------------------------------------------------------------

图神经网络（如GCN、Gat）和传统的网络表示学习方法（如deepwalk、node2vec）最主要的区别在于它们的模型结构和计算方式。
图神经网络的特点是采用邻接矩阵作为中间层，通过多层卷积等操作，将节点的特征映射到高维空间，从而实现更复杂的节点分类、链接预测、图生成等任务。
传统的网络表示学习方法（如deepwalk、node2vec）则是通过学习节点间的步行路径，捕捉节点之间的关系，从而生成节点的向量表示。
图神经网络由于其强大的建模能力和表达能力，在处理复杂图数据时具有更高的性能，但同时由于其计算复杂度较高，对于较大的图可能会带来更高的计算资源消耗。