1、不同种类的任务
2、传统图机器学习的几个层面
（人工特征工程+机器学习）
3、属性特征-节点本身的特征
4、连接特征-节点的结构信息
5、训练-预测
6、好模型需要好数据
-人工构造的特征（特征工程）-节点、连接、全图-无向图
7、节点层面的预测
半监督学习：训练时用到了未标记节点的特征，所以是半监督
8、节点的连接特征
度、重要度、聚集系数、子图模式
节点的度：
节点的重要度：可以从不同方面观察
节点的重要度-特征向量=节点邻居节点重要度求和，属于递归问题
节点的重要度-交通要道=作为连接结点
节点的重要度-最近路径=去哪都近
节点的重要度-集群系数-三角形
节点的重要度-集群系数-子图个数（同分异构体）
GDV
如何区别抱团社群？
