图神经网络（GNN）教程 🧠

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）

   

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

   

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）

   

🎯 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

  

• 推荐系统
  基于用户-物品关系图进行个性化推荐

  

• 化学分子建模
  预测分子属性或生成新分子结构

  

📚 扩展学习

如需深入了解GNN的进阶内容，可参考：

• 图神经网络系列教程
• GNN应用案例合集

📌 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)