图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）是近年来在图数据分析和处理领域迅速发展起来的一种深度学习模型。本文将为您介绍GNN的基本概念、原理和应用。

基本概念

GNN是一种专门用于处理图结构数据的神经网络。它通过学习节点之间的关系来提取特征，从而实现对图数据的分析和预测。

原理

GNN的基本原理是将节点和边作为输入，通过多个层的神经网络来学习节点之间的相互关系。在每一层，节点会根据其邻居节点的特征来更新自己的特征。

应用

GNN在多个领域都有广泛的应用，包括：

  • 社交网络分析
  • 知识图谱构建
  • 推荐系统
  • 图像识别

示例

以下是一个GNN的简单例子：

  • 节点：表示社交网络中的用户。
  • 边：表示用户之间的好友关系。

在这个例子中，GNN可以用来分析用户之间的关系，从而进行推荐或者识别潜在的好友。

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