传统图机器学习方法

传统机器学习的任务级别可以划分为三个级别：Node-level、Edge-level、Graph-level

按照节点的不同，特征也分别为nodes、links、graphs

传统的机器学习模型

• random forest
• SVM
• Neural network, etc

$ x \rightarrow y $

想得到好的训练效果关键在于使用有效的特征，而传统的机器学习方法使用人工设计特征。以下以无向图为例：

Node-leverl Tasks

描述节点重要性的方法

Eigenvector centrality

model the centrality of node