15种图神经网络变体GNN—GCN、GAT、GAE

1. 图卷积网络（GCN）

• 核心思想：基于谱图理论，通过拉普拉斯矩阵的特征分解定义图卷积，聚合节点邻域信息时采用标准化加权求和，实现节点特征的平滑传播。
• 应用场景：节点分类（如 Cora 论文引用网络分类）、半监督学习、社交网络分析。

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2. 图注意力网络（GAT）

• 核心思想：引入注意力机制，为每个节点的邻域动态分配权重，捕捉节点间的重要性差异，支持多头注意力和跨不同尺度的特征聚合。
• 应用场景：异质图分析（如不同类型节点 / 边的社交网络）、分子属性预测（如药物活性预测）、图像语义分割（将图像视为图结构）。

3. GraphSAGE

• 核心思想：通过采样 - 聚合框架实现归纳式学习（可处理未见节点），对每个节点的邻域进行随机采样，利用均值、LSTM 或池化等操作聚合特征。
• 应用场景：大规模动态图的节点表示学习（如 OGB-LSC 数据集）、推荐系统中的用户冷启动问题。

4. 图同构网络（GIN）

• 核心思想：通过可学习的参数控制节点特征的聚合与更新，理论上能判别图同构（与 Weisfeler-Lehman 算法等价），强调单射函数的设计。
• 应用场景：图同构检测（如判断分子是否为同分异构体）、化学分子指纹生成、图级分类（如蛋白质功能预测）。

5. 关系图卷积网络（RGCN）

• 核心思想：为不同类型的关系边设计独立的权重矩阵，建模多关系图中节点间的复杂交互，通过正则化处理稀疏关系数据。
• 应用场景：知识图谱补全（如 Freebase 实体关系预测）、社交网络中的多关系建模（如 “关注”“点赞”“评论”）。

6. 带符号图卷积网络（SGCN）

• 核心思想：区分图中边的符号（正 / 负关系），通过分离正负邻域的影响，捕捉节点间的竞争（负边）与合作（正边）关系。
• 应用场景：社交网络中的信任 / 不信任分析（如 Epinions 用户评分网络）、金融风控中的欺诈检测（正负交易关系）。

7. 图自编码器（GAE）

• 核心思想：通过编码器将图结构和节点特征映射为低维隐向量，解码器重构邻接矩阵或边权重，实现无监督的图嵌入学习。
• 应用场景：图数据降维、异常检测（如社交网络中的虚假账号识别）、推荐系统（隐式反馈建模）。

8. 图注意力多实例网络（GAMIL）

• 核心思想：将多实例学习（MIL）与图注意力结合，每个 “包” 由多个 “实例” 组成图结构，通过注意力机制聚合实例特征实现包级分类。
• 应用场景：医学图像分析（如病理切片的包级良恶性判断）、遥感图像中的目标检测（区域 - 图像层次建模）。

9. 扩散卷积神经网络（DCNN）

• 核心思想：基于扩散过程（如热扩散、随机游走）定义卷积操作，通过扩散核的幂次捕捉节点间的长程依赖，适用于非欧氏空间的信号传播。
• 应用场景：时空数据建模（如交通流量预测、地震波传播分析）、动态图的时序特征提取。

10. 图生成网络（Graph Generation Network）

• 核心思想：通过递归或自回归方式生成图结构，如逐步添加节点并预测边连接，或通过对抗训练生成符合特定分布的图（如分子图）。
• 应用场景：新药设计（生成具有特定活性的分子结构）、社交网络模拟（生成逼真的用户交互图）、蛋白质结构预测。

11. 图池化网络（如 DiffPool、TopK Pooling）

• 核心思想：通过学习节点的聚类分配矩阵，将图划分为子图并池化为超节点，构建层次化图表示，解决图分类中的全局结构建模问题。
• 应用场景：图级分类（如蛋白质功能分类、化学分子毒性预测）、层次化社交网络分析（社区 - 用户两层结构）。

12. 图对抗网络（GAN-GNN）

• 核心思想：将生成对抗网络（GAN）与 GNN 结合，生成器生成图结构或节点特征，判别器区分真实与虚假样本，用于增强数据多样性或提升模型鲁棒性。
• 应用场景：数据增强（解决图数据样本不足问题）、对抗攻击防御（如抵御 GNN 的后门攻击）、虚假新闻传播模拟。

13. 图强化学习网络（GraphRL）

• 核心思想：将强化学习（RL）的智能体与图结构交互，通过状态（图节点 / 边）、动作（如选择下一个节点、添加边）和奖励函数优化序列决策。
• 应用场景：机器人路径规划（图表示环境节点）、组合优化（如旅行商问题 TSP）、分子优化（寻找最优化学反应路径）。

14. 图时空网络（STGNN）

• 核心思想：结合图卷积（建模空间依赖）和时序网络（如 LSTM、Transformer，建模时间依赖），捕捉时空数据的动态关联。
• 应用场景：智慧城市（交通流量预测、能耗管理）、视频动作识别（人体关节作为图节点，时序变化作为边）、气象预测。

15. 超图神经网络（HGNN）

• 核心思想：处理超边（连接≥2 个节点）的高阶关系，通过超边聚合多个节点的特征，或通过超边 - 节点的双向交互建模复杂依赖。
• 应用场景：社交网络中的群组交互分析（如多人聊天群组）、推荐系统（用户 - 商品 - 标签的高阶协同过滤）、生物网络（基因 - 疾病 - 通路的多对多关系）。

总结：如何选择 GNN 变体？

1. 图结构类型：
   • 同质图（无向 / 有向）：GCN、GAT、GraphSAGE；
   • 异质图 / 多关系图：RGCN、异质 GAT；
   • 带符号图：SGCN；
   • 超图：HGNN。
2. 学习目标：
   • 节点分类：GCN、GAT、GraphSAGE；
   • 图分类：GIN、图池化网络（DiffPool）；
   • 生成任务：图生成网络、GAN-GNN；
   • 无监督学习：GAE；
   • 序列决策：GraphRL。
3. 数据特性：
   • 动态 / 时序数据：STGNN、时序 GAT；
   • 大规模图：GraphSAGE（归纳式）、Cluster-GCN（图分区）；
   • 高阶关系：HGNN、GAMIL。

根据具体任务的图结构复杂度和数据模态，选择适配的 GNN 变体或组合（如 RGCN + 图池化用于知识图谱分类），可显著提升模型性能。