典型文献
图分类研究综述
文献摘要：
图数据广泛存在于现实世界中,可以自然地表示复合对象及其元素之间的复杂关联.对图数据的分类是一个非常重要且极具挑战的问题,在生物/化学信息学等领域有许多关键应用,如分子属性判断,新药发现等.但目前尚缺乏对于图分类研究的完整综述.首先给出图分类问题的定义和该领域的挑战;然后梳理分析了两类图分类方法—基于图相似度计算的图分类方法和基于图神经网络的图分类方法;接着给出了图分类方法的评价指标、常用数据集和实验结果对比;最后介绍了图分类常见的实际应用场景,展望了图分类领域的未来研究方向并对全文进行总结.
文献关键词：
图分类;图核;图卷积;图池化;图神经网络
中图分类号：
作者姓名：
王兆慧;沈华伟;曹婍;程学旗
作者机构：
中国科学院 计算技术研究所 数据智能系统研究中心, 北京 100190;中国科学院大学, 北京 100049;中国科学院 计算技术研究所 网络数据科学与技术重点实验室, 北京 100190
文献出处：
引用格式：
[1]王兆慧;沈华伟;曹婍;程学旗-.图分类研究综述)[J].软件学报,2022(01):171-192
A类：
B类：
图分类,分类研究,图数据,现实世界,化学信息学,关键应用,新药发现,尚缺,出图,分类问题,梳理分析,分类方法,相似度计算,图神经网络,结果对比,未来研究方向,图核,图卷积,图池化
AB值：
0.367698
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
