图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种专门用于处理图数据的神经网络。它通过学习图中的节点和边的表示来预测节点属性或进行图结构分析。

GNN 的基本原理

GNN 通过以下步骤进行工作：

  1. 特征提取：首先，GNN 会将图中的每个节点和边转换为低维特征向量。
  2. 邻居聚合：GNN 会聚合每个节点的邻居节点的特征向量，以获得更丰富的上下文信息。
  3. 更新节点表示：基于聚合后的邻居信息，GNN 会更新每个节点的特征向量。
  4. 输出预测：最后，GNN 会根据更新后的节点特征向量进行预测。

GNN 的应用

GNN 在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 推荐系统：用于推荐用户可能感兴趣的商品或服务。
  • 社交网络分析：用于分析社交网络中的用户关系和社区结构。
  • 知识图谱：用于从知识图谱中提取实体和关系信息。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 GNN 的信息，可以阅读以下文章：

GNN 示例图