图神经网络（GNN）的创新点在不同应用场景下有何差异？

# 一、社交网络分析场景

## （一）架构创新方面
1. **异构图神经网络（HGNN）**
   - 在社交网络中，存在多种类型的节点（如用户、群组、兴趣标签等）和边（如用户 - 用户的朋友关系、用户 - 群组的成员关系等）。HGNN能够对这些不同类型的实体和关系进行区分性处理。例如，在分析用户的社交影响力时，HGNN可以分别考虑用户与不同类型节点（朋友、群组等）的交互对其影响力的贡献。它通过为不同类型的节点和边设置不同的参数，更精准地捕捉社交网络中的复杂关系结构，这是在社交网络分析场景下HGNN的独特优势。
2. **动态图神经网络（DGNN）**
   - 社交网络是动态变化的，新用户不断加入，用户之间的关系也在随时更新。DGNN可以实时跟踪这些变化。例如，当一个新用户加入某个社交群组时，DGNN能够及时更新群组内的关系表示，从而准确预测该群组的话题走向或者成员的行为变化。这种对动态性的适应能力在社交网络场景中非常关键，因为社交网络的动态特性是其重要特征之一。

## （二）学习算法创新方面
1. **基于对比学习的GNN**
   - 在社交网络中，对比学习可以用于挖掘相似用户或群组。例如，将具有相似兴趣标签（正样本）的用户与随机选择的其他用户（负