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文件名称：2026《基于谱域的图卷积方法分析》1800字.docx
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总页数：5 页
更新时间：2026-03-10
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文档摘要
基于谱域的图卷积方法分析
基于谱域的图卷积希望借助图谱的理论来实现对图数据的卷积操作，本质上是借助图拉普拉斯矩阵的特征值和特征向量来研究图的性质。经典方法包括谱域卷积神经网络(SpectralCNN)[66]，切比雪夫谱域卷积神经网络(CheybyshevSpectralCNN,ChebNet)[67]和一阶切比雪夫谱域卷积神经网络(FirstorderofChebNet,1stChebNet)[68]等。
一个无向图可以写成以下形式：
(2.1)
其中，为图中个节点的集合，为图G中条边的集合，表示图节点间连接