論文翻譯：圖卷積入門-SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS

       我們提出了一種可擴展的在圖結構數據上進行半監督學習的方法，它基於一種直接在圖上操作的卷積神經網絡的有效變體。我們通過頻譜圖卷積的局部一階近似來激勵卷積架構的選擇。我們的模型以圖形邊的數量線性縮放，並學習編碼局部圖結構和節點特徵的隱藏層表示。在引文網絡和知識圖數據集的大量實驗中，我們證明了我們的方法。       我們考慮對圖(如引文網絡)中的節點(如文檔)進行分類的問題，其中標籤只對

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