2、图学习与图神经网络基础入门

图学习与图神经网络基础入门

1. 开启图学习之旅

在当今的数据处理领域，图神经网络（GNNs）正逐渐崭露头角，成为解决复杂问题的有力工具。为了深入了解GNNs，我们需要先回答三个关键问题：为什么是图？为什么需要图学习？为什么要使用图神经网络？

1.1 为什么是图？

图论作为研究图和网络的数学分支，是理解复杂系统和关系的基础工具。图由节点（也称为顶点）和连接这些节点的边组成，它为表示实体及其关系提供了一种结构。

图的灵活性使其在多个领域得到广泛应用：
- 计算机科学 ：用于建模计算机程序的结构，便于理解系统各组件之间的交互。
- 物理学 ：可以对物理系统及其相互作用进行建模，例如粒子之间的关系和性质。
- 生物学 ：可将生物系统（如代谢途径）表示为相互连接的实体网络。
- 社会科学 ：用于研究和理解复杂的社会网络，包括社区中个体之间的关系。
- 金融学 ：分析股票市场趋势以及不同金融工具之间的关系。
- 工程学 ：对复杂系统（如交通网络和电网）进行建模和分析。

此外，图还可以应用于一些关系结构不那么明显的领域，如图像和文本。例如，图像可以表示为一个图，每个像素是一个节点，边表示相邻像素之间的关系；句子也可以转换为图，节点是单词，边表示相邻单词之间的关系。

然而，图没有固定的结构，这使得处理图数据更具挑战性。图可以有任意数量的节点和边，且