摘要

结构特征是几何图中的重要特征。尽管已经有一些基于协方差的特征相关性分析研究，但目前尚无关于利用图神经网络进行结构特征相关性分析的相关研究。本文中，我们引入了低维空间中的图特征到特征（Fea2Fea）预测管道，以探索结构特征相关性的初步结果，该方法基于图神经网络。实验结果表明，某些结构特征之间存在高度相关性。通过图神经网络筛选出的初始节点特征与非冗余特征组合相结合，在一些基于图的任务中提高了分类准确性。我们比较了不同连接嵌入方法之间的差异，并发现最简单的方法效果最佳。我们在合成几何图上进行了泛化研究，并验证了结构特征之间预测难度的结果。