图分类和节点分类的区别

图分类和节点分类是图神经网络中两个不同的任务。

图分类是将整个图作为输入，输出一个标签或类别，表示整个图所属的类别。例如，给定一个社交网络图，图分类可以将其分类为“学生社交网络”或“商业社交网络”。

节点分类是将图中的每个节点作为输入，输出每个节点所属的标签或类别。例如，在一个社交网络图中，节点分类可以将每个节点分类为“学生”或“教师”。

因此，图分类和节点分类之间的主要区别在于输入和输出的对象不同。在图分类中，输入是整个图，输出是整个图的标签或类别；而在节点分类中，输入是图中的每个节点，输出是每个节点的标签或类别。

相关问题

节点分类方法和图分类方法区别

节点分类和图分类都是图神经网络（Graph Neural Network, GNN）中的常见任务。它们之间的区别在于所要解决的问题不同。

节点分类是指对给定的图中每个节点进行分类，将节点划分到不同的类别中。这个任务通常需要给每个节点添加一个标签，然后使用GNN对每个节点的标签进行预测。节点分类通常用于对节点的属性进行分类，例如社交网络中的用户、化学分子中的原子等。

图分类是指对给定的图进行分类，将整个图划分到不同的类别中。这个任务通常需要对整个图进行建模，然后使用GNN对图的特征进行预测。图分类通常用于对图的结构进行分类，例如蛋白质结构、分子化合物等。

因此，节点分类和图分类的区别在于所要分类的对象不同。在节点分类中，分类的对象是图中的每个节点，而在图分类中，分类的对象是整个图。同时，在节点分类中，每个节点通常都有一些属性，而在图分类中，图的结构是最重要的特征。

需要注意的是，节点分类和图分类并不是互斥的任务，它们可以同时应用于同一个图数据集。例如，在蛋白质结构的分类任务中，可以同时对蛋白质的整个结构进行分类（图分类），也可以对蛋白质中的每个氨基酸进行分类（节点分类）。

知识图谱中图分类与节点分类的区别

知识图谱中的图分类和节点分类都是机器学习中的分类问题，但它们有一些区别：

1. 范围不同

图分类是指对整个知识图谱进行分类，将其分为不同的类别。而节点分类是指对知识图谱中的每个节点进行分类，将其分为不同的类别。

2. 目标不同

图分类的目标是对整个知识图谱进行分类，以便更好地理解和利用知识图谱中的信息。而节点分类的目标是对知识图谱中的每个节点进行分类，以便更好地了解和理解节点的属性和关系。

3. 方法不同

图分类和节点分类的方法也有所不同。图分类通常使用图神经网络等方法来对整个知识图谱进行分类。而节点分类通常使用传统的机器学习算法，如支持向量机、随机森林等来对节点进行分类。

4. 应用不同

图分类和节点分类的应用也有所不同。图分类可以应用于知识图谱的推荐、搜索、信息抽取等方面，而节点分类可以应用于实体识别、关系抽取、情感分析等方面。

综上所述，图分类和节点分类虽然都是分类问题，但其范围、目标、方法和应用有所不同。