软件学报

作者：王兆慧，沈华伟，曹婍，程学旗

单位：王兆慧，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 10004911,沈华伟，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 10004902,曹婍，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 10004903,程学旗，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 10019004

关键词：图分类;图核;图卷积;图池化;图神经网络

基金：国家自然科学基金(61472400, 91746301)

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.

来源：2022年第1期

《软件学报》期刊编辑部

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