37、图神经网络实战指南：原理、应用与实践

图神经网络实战指南：原理、应用与实践

1. 图与图神经网络简介

图是一种自然的方式来建模现实世界数据的关系和层次结构。图神经网络（GNNs）针对高度连接的数据（如推荐系统和社交网络）优化深度学习，同时也适用于药物发现等专业应用。

1.1 图的基本概念

• 定义 ：图由节点和边组成，用于表示实体及其之间的关系。
• 类型 ：包括无环图、有环图、有向无环图（DAG）、二分图等。
• 特性 ：具有聚类系数、平均路径长度、直径等属性。

1.2 图神经网络的工作原理

GNNs基于局部（邻域）特征构建嵌入，这个过程称为消息传递。在训练时，嵌入与预测的图特征相关联。具体步骤如下：
1. 输入图 ：包含未知节点特征的图数据。
2. GNN模型 ：对图特征进行非线性变换，通过消息传递将图数据转换为图嵌入。
3. 输出图 ：包含预测的节点特征。

以下是一个简单的流程图展示GNN的工作流程：

graph LR
    A[输入图] --> B[GNN模型]
    B --> C[输出图]
    B --> D[消息传递]
    D --> E[收集特征]
    D --> F[聚合特征]
    D