1 主要解决的问题 半监督学习：用于少量节点标签未知，例如文本、citation network、知识图谱分类 2 主要思想 采用图卷积中的一阶局部近似（即K=1），这部分的理解可以参考Chebyshev多项式作为GCN卷积核 当K=1 时有两个参数,模型scales linearly in the number of graph edges ,同时可以表征局部图结构和节点的特征： 3. 半监度节点分类模型 本文模型优缺点 WlW^lWl在各个顶点共享，与顶点个数无关，可以用于大规