KDD 2018.将图结构数据变换到网格状数据中，使用传统的一维卷积进行卷积。变换的方式是：针对每个特征的大小，对邻居结点进行排序，取这个特征前k大的数作为它邻居这列特征的k个值。如果邻居不够，那就用0来补。这样就能得到该顶点的邻居信息，组成一个矩阵，然后使用一维卷积。但是作者没说为什么非要取最大的k个数。原文链接：Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks

KDD 2018。使用图卷积对顶点进行表示，学习顶点的 embedding ，通过卷积将该顶点的邻居信息融入到向量中。原文链接：Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems。