Node Classification

释义 Definition

节点分类：在图（Graph）数据中，根据节点的特征以及与其他节点的连接关系，为每个节点预测一个类别标签的任务。常见于社交网络、引文网络、知识图谱与推荐系统等场景。（也可泛指“把节点按类别分组/识别”的过程。）

发音 Pronunciation (IPA)

/noʊd ˌklæsɪfɪˈkeɪʃən/

例句 Examples

Node classification helps identify spam accounts in a social network.
节点分类可以帮助识别社交网络中的垃圾账号。

Using a graph neural network, the team improved node classification accuracy by combining node features with neighborhood structure.
团队使用图神经网络，将节点特征与邻域结构结合，从而提升了节点分类的准确率。

词源 Etymology

node 来自拉丁语 nodus（结、节点），引申为网络或结构中的“点”；classification 源自拉丁语 classis（类别、等级）相关词根，表示“把事物分门别类”。合起来的术语在图机器学习领域中固定指代“对图中的节点进行类别预测”的任务。

相关词 Related Words

• Node
• Graph
• Label
• Feature
• Embedding
• Graph Neural Network
• Semi-supervised Learning
• Supervised Learning
• Link Prediction
• Community Detection

文学与著作中的用例 Notable Works

• Kipf & Welling, “Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks”（2017）——以引文网络为例讨论节点分类任务。
• Hamilton, Ying & Leskovec, “Inductive Representation Learning on Large Graphs”（GraphSAGE, 2017）——涵盖以节点分类作为核心评估任务之一。
• Zhou et al., “Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications”（2018）——综述中将节点分类列为图学习的基础任务。