30、图神经网络（GNN）项目的考量与图模型设计

图神经网络（GNN）项目的考量与图模型设计

在进行图神经网络（GNN）项目时，有诸多因素需要考虑，其中包括数据大小、推理速度、数据隐私和可解释性等。以下是这些要求的具体说明：
| 要求 | 具体说明 |
| ---- | ---- |
| 数据大小 | 保守估计，需要有足够的容量来存储 100,000 个候选者及其属性，预计数据量为 1GB。 |
| 推理速度 | 应用程序每两周运行一次，且可以在一夜之间完成，因此对速度没有严格的限制。 |
| 数据隐私 | 不能使用直接识别候选者的个人数据。但是，招聘公司已知的数据，如员工是否在同一家雇主处成功入职，可以用于改善公司的运营，前提是这些数据不被共享。 |
| 可解释性 | 结果必须具有一定程度的可解释性。 |

这些目标和要求将指导系统设计、数据模型以及 GNN 架构的决策。下面我们将详细介绍如何将招聘数据转换为基于图的数据，以支持下游的机器学习任务。

设计图模型的流程

将非图数据转换为强大的图数据模型，可遵循以下流程：

graph LR
    A[理解数据和用例] --> B[设计数据模型、模式和实例模型]
    B --> C[测试数据模型]
    C --> D{是否需要重构?}
    D -- 是 --> B
    D -- 否 --> E[完成]

具体步骤如下：
1. 理解数据和用例 ：这是所有数据项目的基础，对于创建模型而言，理解原始格式的推荐数据以及深入