1、用Python实践图神经网络：技术与应用全解析

用Python实践图神经网络：技术与应用全解析

1. 图神经网络简介

在过去十年间，图神经网络（GNNs）已成为至关重要且广受欢迎的深度学习架构。它在众多行业产生了重大影响，例如在药物发现领域，GNNs 预测出了一种名为 halicin 的新型抗生素；在谷歌地图中，它改进了预计到达时间的计算。科技公司和高校正在探索 GNNs 在推荐系统、假新闻检测和芯片设计等多种应用中的潜力。GNNs 潜力巨大，还有许多待发现的应用，是解决全球性问题的关键工具。

2. 基础概念

2.1 图的重要性

图是一种强大的数据表示形式，在不同领域广泛应用。例如社交网络可以用图来表示用户之间的关系，分子结构也可以用图来描述原子和化学键。使用图的好处在于它能够自然地表示实体之间的关系，帮助我们更好地理解数据的结构。

2.2 图学习的意义

图学习涵盖了多种应用和技术，其目标是从图数据中提取有价值的信息。通过图学习，我们可以进行节点分类、链接预测、图分类等任务。例如在社交网络中，我们可以根据用户之间的关系预测用户的兴趣爱好；在生物信息学中，我们可以对蛋白质分子进行分类。

2.3 图神经网络的优势

图神经网络结合了图结构和神经网络的优势，能够自动学习图数据中的特征。与传统方法相比，GNNs 可以更好地处理图数据的复杂性，例如节点之间的非线性关系和图的动态变化。它在节点分类、链接预测、图生成等任务中表现出色。

3. 图论基础

3.1 图的属性

• 有向图 ：边具有方向的图，例如网页之间的链