Vi presenterar en skalbar metod för halvövervakad inlärning på grafstrukturerade data som bygger på en effektiv variant av konvolutionella neurala nätverk som fungerar direkt på grafer. Vi motiverar valet av vår konvolutionella arkitektur via en lokaliserad första ordningen approximation av spektral graf konvolutioner. Vår modell skalar linjärt i antalet grafkanter och lär sig dolda lager representationer som kodar både lokala graf struktur och funktioner i noder. I ett antal experiment på citeringsnätverk och på ett kunskapsdiagram visar vi att vårt tillvägagångssätt överträffar relaterade metoder med en betydande marginal.
De förbättrade ytterligare prestandan hos djupa modeller via en graf konvolutionell neural struktur REF.
Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}