图神经网络（Graph Neural Networks，简称 GNN）是近年来在图数据处理领域取得显著进展的一种深度学习模型。它能够有效地捕捉图结构中的复杂关系，并在各种图数据分析任务中展现出强大的性能。

GNN 的基本思想

GNN 的基本思想是将图中的节点和边视为数据，通过学习节点和边之间的关系来提取图的特征。GNN 的核心操作是图卷积（Graph Convolution），它通过迭代的方式更新节点的特征表示。

GNN 的应用场景

GNN 在许多领域都有广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：

  • 社交网络分析：通过分析用户之间的社交关系，识别潜在的朋友、推荐感兴趣的内容等。
  • 推荐系统：利用用户和物品之间的关系，为用户推荐他们可能感兴趣的商品或服务。
  • 知识图谱：通过学习实体和关系之间的关联，构建更加完善的语义网络。

图卷积操作

图卷积是 GNN 的核心操作，它通过以下步骤对节点特征进行更新：

  1. 聚合邻居信息：将节点的邻居节点的特征进行聚合。
  2. 更新节点特征：将聚合后的信息与节点自身的特征进行结合，更新节点的特征表示。

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