31、图神经网络（GNN）项目的数据处理与分析

图神经网络（GNN）项目的数据处理与分析

1. GNN 项目的考虑因素

在开展 GNN 项目时，需要经历一系列的步骤来确保模型的有效性和数据的准确性，具体步骤如下：
1. 确定边缘情况 ：找出数据中的边缘情况并进行查询。例如，未连接的节点可能会带来问题，通过查询了解未连接节点的范围及其对分析的影响，以此来决定是否重构模型。另外，孤立的候选人组形成的循环关系也是一种边缘情况，要确保数据模型和分析工具能够处理这类复杂或不常见的数据模式，并得出有效的结果。
2. 验证和评估性能 ：根据测试结果，判断模型和用例是否存在逻辑问题，或者数据和属性是否有问题。
3. 重构 ：根据需要对标签、属性、关系或约束进行调整，以减少错误。
4. 重复迭代 ：重复上述步骤，根据评估结果优化模型，确保其符合项目需求和约束。
5. 最终评估 ：根据标准和最佳实践评估最终模型，确保其能够应对复杂查询和机器学习应用。

通过这种测试和重构的迭代过程，可以优化招聘数据的数据集，确保模型能够支持对招聘数据中隐藏的复杂、细微关系的评估。

2. 数据管道示例

2.1 关键术语

在数据管道处理过程中，会涉及到一些关键术语，如下表所示：
| 术语 | 定义 |
| ---- | ---- |
| 邻接表 | 图数据的基本表示形式，每个条目包含一个节点及其相邻节点的列表。 |
| 邻接矩阵 | 图数据的基本