1、图神经网络实战指南

图神经网络实战指南

1. 图神经网络简介

在我们生活的世界中，充满了各种具有丰富结构的信息。句子可以看作是单词的序列，地图可分解为街道和路口，万维网通过超链接连接各个网站，化学化合物则由原子及其相互作用构成。然而，传统和现代的机器学习方法在处理这些复杂结构信息时都面临挑战，因为它们通常期望输入是固定大小的向量，仅适用于序列或网格等简单结构。

图神经网络（GNNs）的出现改变了这一局面。它突破了传统深度学习技术的规则限制，能够直接从原始图数据中学习表示，性能卓越，让深度学习可以无缝应用于复杂丰富的拓扑结构。

2. 图基础与图学习

2.1 什么是图

图是由节点（顶点）和连接节点的边组成的结构。不同类型的图包括：
- 无向图 ：边没有方向，节点之间的关系是对称的。
- 有向图 ：边有方向，节点之间的关系是不对称的。
- 加权图 ：边带有权重，用于表示节点之间关系的强度。

2.2 图学习与GNN

图学习是基于图结构进行机器学习的方法。GNN是一种专门用于处理图数据的神经网络，它通过消息传递机制来更新节点的表示。与表格数据不同，图数据更能捕捉数据之间的复杂关系和相互依赖。

以下是一个简单的对比表格：
| 数据类型 | 特点 | 适用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| 表格数据 | 结构化，每行表示一个样本，每列表示一个特征 | 数据关系简单，适合传统机器学习算法 |
| 图数据 | 非结构化，节