图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)是处理图结构数据的强大工具,广泛应用于社交网络分析、推荐系统、化学分子建模等领域。本文将带你了解GNN的基本概念与应用实践。


📘 核心概念

  1. 图结构
    图由节点(Node)和边(Edge)组成,例如社交网络中的用户(节点)和好友关系(边)

    图结构
  2. 消息传递机制
    节点通过聚合邻居信息进行更新,公式为:
    $$ h_v^{(l+1)} = \text{AGGREGATE}({h_u^{(l)} | u \in \mathcal{N}(v)}) $$

    消息传递机制
  3. 聚合函数
    常用方法包括平均池化(Mean Pooling)、最大池化(Max Pooling)和注意力机制(Attention)

    聚合函数

🎯 典型应用场景

  • 社交网络分析
    识别社区结构或影响力传播路径

    社交网络分析
  • 推荐系统
    基于用户-物品关系图进行个性化推荐

    推荐系统
  • 化学分子建模
    预测分子属性或生成新分子结构

    化学分子建模

📚 扩展学习

如需深入了解GNN的进阶内容,可参考:


📌 本文亮点

  1. 附带多张图神经网络相关示意图(如上文所示)
  2. 提供中文版技术解析与英文术语对照
  3. 链接到更多社区技术文档以供查阅

如需英文版内容,请访问:GNN Tutorial (English)