3.2 谱域图卷积理论基础

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3.2 谱域图卷积理论基础图神经网络 (GNN) 入门与实战：深度学习在图数据上的应用第三章：图神经网络核心理论 3.2 谱域图卷积理论基础各位看官，欢迎来到谱域图卷积的奇妙世界！如果你对傅里叶变换、特征值、特征向量这些词汇感到陌生，别担心，我们会从最基础的概念开始，一步步揭开谱域图卷积的神秘面纱。 3.2.1 为什么要研究谱域图卷积？想象一下，我们有一张复杂的社交网络图，节点代表用户，边代表用户之间的关系。我们想利用这张图来预测用户的兴趣爱好、推荐好友，或者检测欺诈行为。传统的深度学习方法，如卷积神经网络（CNN），在处理图像、文本等欧几里得结构的数据时表现出色，但面对这种非欧几里得结构的图数据，却显得力不从心。