基于小波变换的图卷积神经网络，其背后的思想及理论基础在这一篇论文中无法很详尽的阐述。不过本篇论文相当于把一套传统方法迁移到图上。

Intro

作者提出了graph wavelet neural network (GWNN)，对于GCN基于传统的图傅里叶变换，GWNN利用graph wavelet transform，用图小波代替图拉普拉斯特征向量作为一组基，利用小波变换和卷积定理定义了卷积算子。使得计算更高效，且在Cora, Citeseer和Pubmed三个图的半监督分类数据集上取得了更好的表现。