1、不同种类的任务

2、传统图机器学习的几个层面

（人工特征工程+机器学习）

3、属性特征-节点本身的特征

4、连接特征-节点的结构信息

5、训练-预测

6、好模型需要好数据

-人工构造的特征（特征工程）-节点、连接、全图-无向图

7、节点层面的预测

半监督学习：训练时用到了未标记节点的特征，所以是半监督

8、节点的连接特征

度、重要度、聚集系数、子图模式

节点的度：

节点的重要度：可以从不同方面观察

节点的重要度-特征向量=节点邻居节点重要度求和，属于递归问题

节点的重要度-交通要道=作为连接结点

节点的重要度-最近路径=去哪都近

节点的重要度-集群系数-三角形

节点的重要度-集群系数-子图个数（同分异构体）

GDV

如何区别抱团社群？