MixHop和N-GCN ⠀ PyTorch实现的“ MixHop：通过稀疏邻域混合进行的高阶图卷积体系结构”（ICML 2019）和“一个高阶图卷积层”（NeurIPS 2018）。 抽象 最近的方法通过近似图拉普拉斯算子的本征基，将卷积层从欧几里得域推广到图结构数据。 Kipf＆Welling的计算效率高且使用广泛的Graph ConvNet过度简化了逼近度，有效地将图形卷积呈现为邻域平均算子。 这种简化限制了模型学习三角算子（图拉普拉斯算子的前提）的作用。 在这项工作中，我们提出了一个