图神经网络（GNN）是一种专门设计用于处理图结构数据的神经网络。图是通用的数据结构，可以表示从社交网络和分子结构到句子和知识库的任何内容。本文将对 GNN 基本组件和概念进行介绍：
图的组成部分：
1.节点：代表实体或者对象，
2. 边 ：它们表示节点之间的逻辑关系。
GNN中的关键概念：
1. 消息传递：GNN 通过在图中的节点之间传播信息来进行操作。每个节点根据其当前状态（特征）向其邻居发送一条“消息”。
2. 节点表示：GNN 旨在学习图中每个节点的高维表示（嵌入），捕获节点在整个图结构中的位置、邻域和角色。
3. 聚合功能：GNN 中的一个基本概念是从相邻节点接收到的消息或信息的聚合。流行的聚合函数包括平均值、总和和最大值。
4. 更新规则：聚合的消息与节点自身的表示相结合，用于更新节点的状态或特征。
5. 多层：与传统神经网络类似，GNN 可以具有多层，允许在图中更广泛的范围内传播和聚合信息。
图神经网络的类型：
1. 图卷积网络（GCN）：一种流行的 GNN 类型，其中图卷积运算用于消息传递。
2. GraphSAGE：一种可扩展的方法，通过采样和聚合节点本地邻域的特征来学习嵌入。
3. 图注意力网络（GAT）：这些网络结合了注意力机制来不同地权衡相邻节点的影响。
GNN 的应用
图神经网络（GNN）利用其直接处理图结构数据的能力，在各个领域拥有广泛的应用。
1. 节点分类
目标：在节点分类中，目标是根据关系结构和属性信息为图中的各个节点分配标签。
用例：
- 社交网络：识别用户可能所属的潜在角色或群体，例如识别影响者或根据兴趣对用户进行分类。
- 生物网络：预测蛋白质-蛋白质相互作用网络中蛋白质的功能。
2. 图分类：
目标：在此任务中，GNN 用于预测整个图或子图的标签。
用例：
- 分子分析：确定化合物是否可能对疾病具有活性。
- 社交网络：根据结构属性对整个网络进行分类。
3. 链接预测
目标：这涉及预测图中两个节点之间存在链接的可能性，该链接可以表示关系或交互。
用例：
- 推荐系统：根据用户过去的交互来预测用户可能交互的项目。
- 知识图：推断实体之间缺失的关系或预测未来的关系。
4. 推荐系统
目标：GNN 用于通过处理表示用户-项目交互的图结构数据来向用户推荐项目。
用例：
- 电子商务：根据客户过去的互动以及类似用户的互动向客户推荐产品。
- 电影推荐：根据用户过去的观看历史和喜好向他们推荐电影。
使用 GNN 的热门库：
1. PyTorch Geometric：一个基于 PyTorch 的库，可简化图形数据的处理。
2. Deep Graph Library (DGL)：另一个流行的库，支持各种 GNN 模型，并在 PyTorch 和 MXNet 中拥有后端。
研究或工业中的示例用例：
1. 生物信息学： GNN 已在生物信息学中用于预测蛋白质功能和相互作用。
2. 社交网络分析：他们可以对社交网络进行分析和预测，例如好友推荐。
本文转自：小Z的科研日常，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。
