图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种用于处理图数据的神经网络。它通过学习节点和边的特征来预测节点属性或进行图分类等任务。GNN 在社交网络分析、推荐系统、知识图谱等领域有着广泛的应用。
GNN 基本概念
- 节点（Node）：图中的数据点，可以表示为用户、物品等。
- 边（Edge）：连接节点的线，表示节点之间的关系，可以表示为朋友关系、物品相似度等。
- 特征（Feature）：每个节点和边可以拥有自己的特征，用于描述它们在图中的属性。
GNN 工作原理
GNN 通过迭代更新节点的特征，使得节点的特征逐渐包含其邻居节点的信息。以下是 GNN 的基本步骤：
- 初始化节点特征：将每个节点的初始特征设置为随机值。
- 消息传递：对于每个节点，计算其邻居节点的特征，并更新自己的特征。
- 聚合：将邻居节点的特征聚合到一个新的特征向量中。
- 激活函数：对聚合后的特征向量进行非线性变换。
- 迭代更新：重复步骤 2-4，直到达到预定的迭代次数或收敛。
GNN 应用案例
- 社交网络分析：通过 GNN 可以分析用户之间的关系，预测用户兴趣，推荐好友等。
- 推荐系统：通过 GNN 可以学习用户和物品之间的关系，提高推荐系统的准确性。
- 知识图谱：通过 GNN 可以分析实体之间的关系，提取实体属性，构建知识图谱。
扩展阅读
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