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回答时间：2025-03-21 17:04
图神经网络（GNN）：从图形数据中挖掘知识
图表无处不在。从社交网络的人与关系到您的家人，从您从A点到B点的路径到您雇主的付款通过的金融机构网络，图表都是描述信息的有力工具。然而，图表不仅仅是视觉展示，它们还可以作为机器学习模型的宝贵数据源，帮助我们解决复杂任务。
图神经网络（GNN）是一种机器学习算法，能够从图形中提取重要信息并做出预测。随着图表在各领域应用的日益广泛，信息量的不断增加，图神经网络已成为许多关键应用的强大工具。
每个图都由节点和边组成。节点可以是实体（如用户、城市、运动队等），边表示实体之间的关系。但图表结构与传统神经网络不兼容。为解决这一问题，必须将图形数据转换为神经网络可以处理的矩阵格式。例如，社交网络图可以转换为包含用户特征和关系信息的表，以及显示节点间连接的邻接矩阵。
图神经网络通过全连接层、卷积层、池化层等构建，根据图形数据的类型和复杂性以及所需的输出进行调整。数据输入后，网络生成节点及其关系的数值向量表示，即“图嵌入”。通过消息传递机制，嵌入捕捉节点间的关系信息，最终输出为节点的综合知识表示。
图神经网络在多个领域展现出强大能力，包括：
- **节点分类**：识别并分类图表中的节点，如社交网络中检测机器人账号。
- **边缘预测**：发现可能增加图表价值的新连接，如推荐潜在好友。
- **聚类**：从图表中发现新的结构信息，将相似用户归为同一组。
图神经网络在路线规划、欺诈检测、网络优化、药物研究等众多领域都有广泛的应用。只要有相关实体的图表，图神经网络就能从现有数据中挖掘出最大价值。
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