1樓：Houye
沒有feature就造一些feature:
onehot編碼. 參考 18ICLR_Graph2Gauss_DEEP GAUSSIAN EMBEDDING OF GRAPHS_UNSUPERVISED INDUCTIVE LEARNING VIA RANKING
節點原始圖特徵, 如degree/節點型別. 參考17AAAI ProxEmbed Semantic Proximity Search on Heterogeneous Graph by Proximity Embedding
利用graph embedding技術預訓練節點表示,如deepwalk. 有文章這樣做過,想不起名字了...
2樓：
大概有幾種思路：
1. 用一些heuristic，比如度數、one-hot度數、centrality等，也可以random或者全部相同。
2. 用network embedding演算法pre-train乙個node features，比如DeepWalk。
3. 用one-hot，這等價於設了乙個look-up table，GCN的第一層引數變為了可訓練的embedding。
3樓：Zhihong Deng
沒關係的，把結點ID用作結點特徵不等於要每個結點用乙個一萬維的one-hot向量表示。
只需要維護乙個可學習的embedding矩陣即可，它的行數是結點數目，列數是你設定的embedding維數，跑GCN時，用結點的ID提取結點的embedding向量，這樣每個結點的初始特徵就是乙個embedding向量，embedding維數可以遠小於結點數量。
P.S. 當結點沒有其它屬性特徵時GNN學得的是網路的結構特徵，且此時最好的情況下能達到W-L Test同等效果。
具體可參見ICLR 2019的《How Powerful are Graph Neural Networks？》。
4樓：HTLiu
個人感覺沒有屬性不影響，就隨機初始化每個節點的embedding作為node的feature就行，然後message passing, 因為最終結果也是要學習每個節點的embedding.
比如修改DGL的基本例子：DGL-GCN-example：
class
GCN(nn.
Module
):def
__init__
(self
,in_feats
,hidden_size
,num_classes
):super
(GCN
,self).
__init__
()self
.node_embeddings
=torch.nn
.Embedding
(Num_Of_Nodes
,dim
)self
.gcn1
=GCNLayer
(in_feats
,hidden_size
)self
.gcn2
=GCNLayer
(hidden_size
,num_classes
)def
forward
(self,g
):h=self
.gcn1(g
,self
.node_embeddings
.weight)h
=torch
.relu(h
)h=self
.gcn2(g
,h)return
h可供參考
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