文档摘要

1.3 建档手册：图论基础、图类型与三种表示法 本节摘要：图 G 由节点集 V 与边集 E 构成；度数衡量节点的关系数量；有向与无向、加权与非加权、同构与异构是卷宗的三组基本分类。本节承接前两节——现场勘查完毕、旧手段出局，现在按图论规范把卷宗正式建档：先补齐图类型分类法，再比较邻接矩阵、邻接列表、边列表三种装订方式，最后预备度矩阵与拉普拉斯矩阵，为第二章的谱域卷积铺路。 会员。《1.3 建档手册：图论基础、图类型与三种表示法》收录于灏天文库文集《图神经网络 (GNN) 入门与实战：深度学习在图数据上的应用》，原作者/来源：灏天文库，整理自「灏天文库」，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。本站整理收录，版权归原作者/开源协议所有。

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原作者： 灏天文库

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原文： https://aiknowledge.cn/collection/529-%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C-gnn-%E5%85%A5%E9%97%A8%E4%B8%8E%E5%AE%9E%E6%88%98%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E5%9C%A8%E5%9B%BE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%8A%E7%9A%84%E5%BA%94%E7%94%A8

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