如何利用图神经网络进行节点分类

Question

我正在尝试用图神经网络方法进行节点分类。我最初的计划是将我的图表转换成邻接矩阵，并在此基础上对我的网络进行训练，我的目标是节点特性。

但是，我的图都有不同的节点数，所以我相信邻接矩阵不会工作。然后，我找到了有关生物学中的节点嵌入和应用程序的信息(参见这里)。在这里，它推断嵌入节点不再取决于图的大小。

我想知道的是，是否使用嵌入实际上是解决问题的方法？那么，实际上，如何用这种方法建立一个图形神经网络呢？链接(在第2部分的幻灯片中)仍然说我需要训练我的网络来学习嵌入式，但是现在我有了我最初的问题，我如何在许多不同大小的图表上训练网络呢？

在大小不同的小图上进行节点分类似乎有些常见。我感到有点困惑的是从理论到实践的步骤。

有人能给我提点建议吗？或者链接到更多可以解决我的一些问题的资料？

Answer 1

我不确定这是否是您所需要的，但是这个库看起来非常类似于您的问题：https://github.com/Accenture/AmpliGraph/

Answer 2

您可以使用像DeepWalk这样的东西来嵌入每个节点，因此对该嵌入进行任何分类都很简单，因为它只是一个向量。