一、为什么要图卷积？

层级结构：每一层的训练结果依赖于上一层的。

图像二维数据，语音一维数据可以二维表示。可通过欧几里得空间数据进行表示。

然而也有无法表示的，例如微信数据里的人与人之间关系，图（无距离信息，空间信息）。因而出现了图卷积。

 

 

 

 频域与时域两条线，GCN可以用于时域的处理。

 二、图卷积基本框架：

5个点，形成5×5的邻接矩阵。形容两两之间是否有一条边，矩阵是对称的，看一半就行。

 两个矩阵，输入邻接矩阵，点乘特征矩阵，更新特征矩阵，使其收敛（求内积）。

 

 

 图卷积中，加入了邻接矩阵的信息。更新H(l+1)。

存在问题：对角线为0，无法提取自身信息。解决：引入D矩阵，度矩阵，统计各节点有几条边。D^-1/2是对D求逆，开根号。

D-A：度矩阵减邻接矩阵是拉普拉斯矩阵。

CNN权重是随机产生的。GCN的W权重不是很重要。W矩阵是自适应的更新。

核心：两个矩阵。

特征提取：已经很成熟了。

 边变点。点变边。

 

 

 

 三、知识图谱

 

 

蓝色点为用户1感兴趣的点，黄色的是没观察到的用户感兴趣的点，灰色的是没观察到的用户不感兴趣的点。

目的是给用户推荐黄色的，不推荐灰色的。

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