Graph Convolutional Networks (GCN)、Kipf および Welling が「」というタイトルの論文を発表しました。グラフ畳み込みネットワークによる半教師あり分類「この論文では、GCN の理論的基礎と応用について詳細な議論が行われました。

GCNは、グラフの畳み込み演算を通じてグラフ内のノードの局所的な構造情報や特徴情報を取得し、グラフデータの効率的な処理と分析を実現します。グラフ畳み込みネットワークでは、ノードの特徴が隣接ノードの特徴と集約されて、ノードの状態が更新されます。 GCN は通常、グラフのラプラシアン行列を利用してノード間の集約関係を定義し、この関係を通じてノードの特性を伝播します。 GCN はグラフ構造のデータをうまく扱えることが鍵であり、ソーシャル ネットワーク分析、バイオインフォマティクス、レコメンデーション システムなどの分野で広く使用されています。