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
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)消息传递机制
节点通过聚合邻居信息进行更新,公式为:
$$ h_v^{(l+1)} = \text{AGGREGATE}({h_u^{(l)} | u \in \mathcal{N}(v)}) $$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:
📌 本文亮点
- 附带多张图神经网络相关示意图(如上文所示)
- 提供中文版技术解析与英文术语对照
- 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)