Edge

在图机器学习（Graph Machine Learning）中，图数据中的边代表了节点（Node）之间的拓扑关系，大部分的图神经网络（GNN）算法都需要利用这种连接关系实现节点信息的传播聚合。关于边的图数据增强通常涉及边扰动，可能通过一些边预测手段，达到数据增强的效果，例如边的添加、删除、全图的边重连等操作。

• edge pertubation
• edge adding：增加边，例如增加相同类别之间的节点的边，以达到加强图的拓扑结构的目的等；
• edge removing：边删除，通常可以切断信息传播以达到某些目的；