什么是扩散卷积神经网络

扩散卷积神经网络（Diffusion Convolutional Neural Networks, DCNN）是一种深度学习模型，它在图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）中引入了空间域上的扩散概念。传统的GNN主要处理节点级别的信息交互，而DCNN则扩展了这种局部连接，通过模拟信号在图结构中的传播过程来进行特征融合。

在DCNN中，每个节点不仅考虑自身的邻居节点，还考虑到邻域内的信息如何随时间（或步数）扩散，从而捕获到更远范围的依赖关系。这一过程通常涉及到对邻接矩阵的卷积操作，其中扩散步骤相当于卷积核在图上滑动。这种结构使得DCNN在处理社交网络、化学分子结构、地理空间数据等具有明确结构关系的数据时表现出色。