笔记（五）-传统图机器学习的特征工程-全图

1、引言

-提取出的特征要能够反应全图结构特点

2、全图信息种类

Bag-of-Nodes

Bag-of-Nodes degrees

-就是找同分异构体

-和节点特征的子图不同的是

• 可以存在孤立结点
• 计算全图的子图个数，而不是特定邻域的子图个数

Graphlet kernel

-两个图作数量积，得到一个标量，可以反应两个图是否相近

-如果两个图比较相近，作均一化操作

-子图匹配是一个需要较大消耗

Color Refinement

Weisfeiler-Lehman Kernel

-多次迭代哈希操作

-时间复杂度是线性的