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摘要
图结构数据可以对复杂结构的数据进行建模，其中应用非常广泛的任务是
节点分类，并且图结构对任务具有非常重大的影响。和传统的图嵌入方法相比，
图神经网络能够捕获图数据中深层次的拓扑结构信息和节点的特征信息，并且
能够端到端地进行节点表示学习。本文基于图神经网络的节点表示模型，主要
研究了自监督场景中高同质性图的节点表示学习算法以及半监督场景中低同质
性图(即大部分边链接的节点不是同类节点)的节点表示学习算法。
针对图数据具有高同质性和低同质性的两种场景，本文分别提出了两种针
对不同数据
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