Читая по методике Graph Convolutional Neural networks вступления в GCNN , цель / задача высокого уровня, кажется, размыта, и я хотел бы ясно и кратко понять цель и задачу высокого уровня, которые она облегчает. Поддерживает ли он обнаружение / маркировку сообществом узлов, где существуют топология (матрица смежности) и вектор признаков категориальных меток? Является ли основная задача маркировать узлы в бинарной классификации, как было исследовано сетевыми исследованиями?
Существует статья с Марком Ньюманом и Аароном Клаусетом, в которой описывается, как назначить метку двоичного класса (идентификатора сообщества) для узла в топологической сети с помощью набора функций (они называются «метаданными»), которые их характеризуют. : Newman, Clauset 2016 .
Что такое описание ELI5 для того, что предоставляют GCNN? В контексте CNN задачи маркировки изображений для разграничения кошек и собак просты. Подходят ли GCNN к задаче предоставления меток сообщества всем узлам сети на основе топологии сети и особенностей узла (аннотированные метаданные)? Предоставляют ли они метки для поднабора отсутствующих меток сообщества или, возможно, заполняют функции для нового узла с известным значением метки сообщества?