图神经网络(二)--图表示学习

图表示学习图结构是一个高维稀疏的数据表示，那么图表示学习是将这个高维稀疏的数据映射成低维度稠密的数据，这就是图表示学习的要解决的核心问题。图表示学习一般有两种方式，一种是顶点嵌入，另一种是整图学习。顶点嵌入一般是针对顶点维度，将每个订单映射成一个低维的向量表达，这种方式表达的粒度比较细，一般用于节点层面的预测或者节点分类。整图的表示学习则是针对全图生成一个向量，这种图表示学习方式粒度较粗，一般用于