图神经网络论文阅读(十三) Masked Graph Convolutional Network，IJCAI2019

本文的作者来自河北工业大学，天大以及北大。
半监督中有一种方法是在图上传播标签，也就是Label Propagation；还有就是咱们熟悉的GCN了。前者传播的是标签，也就是邻近的节点在直觉上应该具有相同的标签；后者传递的是属性。本文首先将半监督方法分为对称与非对称的传播方法两类，然后指出，在属性传播的过程中，GCN把所有的邻居节点的特征都考虑在内了；实际上有些属性是不应该传播的。举个例子，大V的类别（人文、科技）这种属性可以传播给他的关注者，但是性别就不应该传播了。因此，文本采用了Mask的机制，根据mask指示器，只对邻居传播已经确定的属性，而不是直接传播所有的，并取得了很好的效果。

Label Propagation

先看看标签传播算法【1】。标签传播算法（label propagation）的核心思想非常简单：相似的数据应该具有相同的label。LP算法包括三大步骤：
1）执行节点之间的传播