4、图神经网络：原理、应用与实践

图神经网络：原理、应用与实践

1. 图神经网络的适用场景

1.1 高维稀疏数据

在处理高维稀疏数据时，图神经网络（GNN）表现出独特的优势。这类数据往往包含大量实体，但实体之间的直接交互或关系有限。以下是一些关键指标，可帮助判断数据是否适合使用 GNN：
- 数据特征 ：数据集中存在众多实体，但直接交互关系较少。例如，在推荐系统中，用户 - 物品交互数据看似是表格形式，但实际上具有稀疏性，大多数用户只与少量物品进行交互。
- 应用案例 ：在药物发现领域，分子可以表示为图，原子作为节点，化学键作为边。传统机器学习方法由于无法考虑分子的完整结构上下文，在预测新分子性质时往往面临挑战。而 GNN 能够捕捉局部原子环境和全局分子结构，从稀疏的连接数据中做出准确预测，从而加速药物发现过程。

1.2 复杂非局部交互

某些问题需要理解数据集中远距离元素之间的相互影响，GNN 为此提供了一个框架来捕捉这些复杂交互。以下是判断问题是否涉及适合 GNN 的复杂非局部交互的指标：
- 间接影响 ：一个实体的结果或行为依赖于与其没有直接连接，但可能通过其他实体间接连接的实体的属性或行为。例如，在供应链优化中，一个供应商的延迟不仅会影响其直接下游客户，还可能通过网络的多个层级产生连锁反应，影响分销商和最终消费者。
- 信息传播 ：问题涉及信息、影响或效果在网络中随时间传播的场景。例如，在医疗保健和流行病学中，疾病爆发可能从一小群患者通过与共享医疗服务提供者、共同环境或重叠社交网络的交互传播