简要说明使用邻接矩阵表示复杂网络的优缺点

使用邻接矩阵表示复杂网络的优点是：
1. 直观性：邻接矩阵可以直观地表示节点之间的连接关系，通过矩阵中的元素可以快速了解节点之间的连接情况。
2. 快速查找：使用邻接矩阵可以快速查找两个节点之间是否存在连接，只需在矩阵中查找对应位置的元素即可。
3. 存储效率：对于稠密图（边数接近节点数的平方），邻接矩阵的存储效率较高，因为只需要存储节点之间的连接关系。

使用邻接矩阵表示复杂网络的缺点是：
1. 空间复杂度高：邻接矩阵需要存储所有节点之间的连接关系，对于稀疏图（边数远小于节点数的平方），会浪费大量的存储空间。
2. 插入和删除操作复杂：当需要插入或删除节点时，需要重新调整邻接矩阵的大小，操作复杂度较高。
3. 不适用于大规模网络：对于大规模网络，邻接矩阵的存储和计算开销会非常大，不适合使用。

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1. 图卷积神经网络（GCN）

GCN 是最常见的图卷积神经网络之一，它通过在邻接矩阵上进行卷积来学习节点的特征表示。GCN 可以很好地处理正则化图和小规模图，但是对于非正则化图和大规模图的处理能力不足。

2. 图注意力网络（GAT）

GAT 是一种基于注意力机制的图卷积神经网络，它可以自适应地学习每个节点与其邻居节点之间的权重。GAT 在处理大规模图时表现良好，但是需要更多的计算资源。

3. 图卷积网络-1（GraphSage）

GraphSage 是一种基于邻域采样的图卷积神经网络，它通过对邻居节点的采样来学习节点的特征表示。GraphSage 可以很好地处理大规模图，但是可能会损失图的全局信息。

4. 消息传递神经网络（MPNN）

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5. 图卷积网络-2（GCNII）

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在比较这些方法时，可以通过每一次迭代之后的准确率（ACC）来评估它们的表现。但是，由于每种方法的优缺点和适用场景不同，单纯的 ACC 比较可能并不能完全反映它们的表现差异。