图形神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）是一种用于处理图结构数据的神经网络。本教程将为您介绍GNN的基本概念、常用模型以及应用场景。

基本概念

GNN是一种用于在图结构数据上学习表示的神经网络。图结构数据由节点和边组成，节点代表实体，边代表实体之间的关系。

节点表示

在GNN中，每个节点通常由一个特征向量表示。这些特征向量可以包含节点的属性、邻居节点的信息等。

边表示

边表示节点之间的关系。在GNN中，边的表示方式可以是邻接矩阵、邻接列表等。

常用模型

以下是一些常用的GNN模型：

  • GCN（Graph Convolutional Network）：通过图卷积操作来学习节点表示。
  • GAT（Graph Attention Network）：引入注意力机制，对邻居节点的信息进行加权。
  • SGC（Simple Graph Convolution）：一种简化的图卷积操作。

应用场景

GNN在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 社交网络分析：分析用户之间的互动关系，推荐好友、广告等。
  • 推荐系统：根据用户的历史行为，推荐商品、电影等。
  • 知识图谱：构建知识图谱，用于问答、搜索引擎等。

扩展阅读

如果您想了解更多关于GNN的知识，可以参考以下资源：

GNN结构图