图数据归一化

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前言

在图分析和图网络的研究领域中，图归一化扮演着至关重要的角色。它包括一系列技术和方法，旨在将数据按照统一的标准或分布进行处理，从而增强算法处理图数据的能力。这一过程对于优化算法在图数据上的性能至关重要，因为它直接影响算法解读和处理数据的方式。通过精心设计的归一化策略，可以提高模型处理图数据的效率和准确性，并增强模型在面对多样化数据时的鲁棒性，从而在新领域或未见过的数据上展现出更好的泛化能力。实施图归一化的目的是确保算法能够在标准化的数据环境中进行学习，从而减少数据中的噪声和偏差，并提升运算过程的稳定性。

根据归一化的目标和对象的不同，图归一化方法可以被分为两个主要类别：图结构归一化和图特征归一化。

1. 图结构归一化（如下图 a 所示）主要关注于优化图的结构性质，如邻接矩阵和图的拉普拉斯矩阵，目的是改善图数据的信息流动和传递效率。通过这种归一化处理，可以有效增强模型对图形结构的认识和利用能力，进而显著提升模型处理图数据的整体性能。
2. 图特征归一化（如下图 b 所示）则致力于调整图中节点的属性特征，旨在将这些特征规范化到一致的标准或分布上。通过这种方式，图特征归一化有助于提高特征数据的处理一致性，并优化模型对特征信息的识别和学习效率。两种归一化策略各有侧重，共同为提升图分析模型的准确性、稳定性和泛化能力提供支持。
   

一、图结构归一化

1.邻接矩阵归一化

2.拉普拉斯矩阵归一化

二、图特征归一化

1.输入特征归一化

2.中间层特征归一化