论文阅读：基于GNN的图分类学习研究综述

摘要：本文首先给出图分类问题的定义和该领域的挑战；然后梳理分析了两类图分类方法——基于图相似度计算的图分类方法和基于图神经网络的图分类方法；接着给出了图分类方法的评价指标、常用数据集和实验结果对比；最后介绍了图分类常见的实际应用场景，展望了图分类领域的未来研究方向并对全文进行总结。

关键词：图分类、图核、图卷积；图池化；图神经网络

3. 基于图神经网络的图分类

基于图核方法通常依赖于一组固定特征，其特征表示难以有效地适应于新的数据分布。本文重点关注基于图神经网络的图分类方法，这类方法通过端到端的

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