PREDICT THEN PROPAGATE: GRAPH NEURAL NETWORKS MEET PERSONALIZED PAGERANK
Motivation 傳統GCN在節點分類中達到了不錯的效果，但只能在將層數限制在2-3層，加深層數會導致兩個問題： （1）、出現過平滑現象：即最後所有節點趨向同一個值。 （2）、隨着層數的加深，參數量也呈指數級增長。 但是試驗表明，一般要將層數達到4-5層才能使才能覆蓋所有的節點。 爲了解決這個問題，引進了PageRank方法。 問題一 由於PageRand方法可能陷入「陷阱問題」和「終止問題」
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