5.1 节点级任务：节点分类、节点回归、节点聚类

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5.1 节点级任务：节点分类、节点回归、节点聚类图神经网络 (GNN) 入门与实战：深度学习在图数据上的应用第五章：图神经网络任务与应用领域 5.1 节点级任务：节点分类、节点回归、节点聚类在浩瀚的数据宇宙中，图数据以其独特的结构化特性，记录着万物互联的蛛丝马迹。而图神经网络（GNN），正是解开这些复杂关系密码的利器。在GNN的应用领域中，节点级任务是最为基础且重要的任务之一。它聚焦于图中的每一个节点，试图挖掘其内在属性，并赋予其相应的标签、数值或归属。本节，我们将深入探讨节点级任务的三大核心：节点分类、节点回归和节点聚类，揭示它们背后的原理、方法和应用。 5.1.1 节点分类：为节点打上身份标签想象一下，在一个社交网络中，我们需要识别出潜在的垃圾信息发送者；