GCN論文筆記——HopGAT: Hop-aware Supervision Graph Attention Networks for Sparsely Labeled Graphs
【論文筆記】HopGAT: Hop-aware Supervision Graph Attention Networks for Sparsely Labeled Graphs 作者：紀超傑，王如心等 （中國科學院深圳先進技術研究院） 摘要 由於標記節點代價大，在對稀疏標記圖中的節點進行分類的同時又保持預測精度是值得研究的。關鍵是算法如何從不同跳距（hops）的鄰居中學習足夠的信息。本研究首先針對
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