MATLAB基础应用精讲-【图像处理】GNN图神经网络(附python代码实现)

目录

前言

算法原理

图神经网络概述

2.1 消息传递机制

2.2 常见模型

图神经网络采样算法

3.1 基于节点的采样算法

3.2 基于层的采样算法

3.3 基于子图的采样算法

1. 图机器学习GML

1.1链接预测（Link prediction）

1.1.1 相似度分数

1.1.2 性能指标(Performance metrics)

1.2 节点标记预测（Node labeling）

1.2.1 代码实现标签扩散

1.3 图嵌入（Graph Embedding）

1.3.1. 节点嵌入(Node Embedding)

1.3.2. 边嵌入(Edge Embedding)

1.3.3 图嵌入(Graph Embedding)

图神 GNN图神经网络常用数据集

1. Cora数据集

2. Citeseer数据集

3. PubMed数据集

4. Reddit数据集

5. PPI (Protein-Protein Interaction) 数据集

淘宝GNN的风控落地场景

垃圾注册识别

淘系假货识别

闲鱼垃圾评论识别

恶意评价识别

“职业吃货”行为识别

图神经网络面临的现实挑战

内存限制

硬件限制

可靠性限制

代码实现

python

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前言

图神经网络由于其在处理非欧空间数据和复杂特征方面的优势，受到广泛关注并应用于推荐系统、知识图谱、交通道路分析等场景。

图结构可描述复杂关系，如基因结构、通信网络、交通路线、社交网络等。图计算挖掘结构信息，但无法学习节点特征。神经网络在欧氏空间数据上表现优越，但无法直接应用于非欧氏空间的图数据。图神经网络结合图计算和神经网络优势，处理非欧氏空间数据及其复杂特征，应用于网络链接预测、推荐系统和交通道路分析等场景。实际应用中，图数据规模庞大，如百亿级节点、千亿级边，存储开销超过10TB。GNN在大规模数据中面临计算效率、内存管理和分布式通信开销的挑战。图神经网络模型在大规模数据应用中面临的挑战可分为图数据结构、图神经网络模型、数据规模、硬件平台。

(1) 图数据结构。图数据结构的不规则性、稀疏性、动态性、节点邻居数量呈幂律分布及样本间相互依赖，对高效访存和分布式计算系统提出挑战。

(2) 图神经网络模型。节点高维表示是图神经网络的显著特征，提高模型能力，但计算和内存开销增大&#x