什么是图神经网络（GNN），分类与应用

图神经网络（GNN） 是一种专门用于处理 图结构数据 的机器学习模型。不同于传统神经网络处理的规则数据（如图像、文本序列），GNN可以从实体之间的复杂关系中学习，广泛应用于 社交网络、分子建模、推荐系统与区块链分析。本文将介绍GNN的基本概念、主要类型与实际应用场景。

什么是图神经网络？

GNN是一种能处理图结构的模型，由 节点（Node） 与 边（Edge） 组成。GNN通过信息传递机制（Message Passing），让每个节点聚合其邻居节点的特征，从而获得结构与语义上的深层理解。

核心组成：

• 节点特征：每个实体的输入属性

• 边连接：表示节点之间的关系

• 消息传递机制：节点与邻居互相传递信息

• 聚合与更新函数：学习邻域中的高阶表示

GNN的常见类型

GNN框架有多种实现形式，常见包括：

• GCN（图卷积网络）：基于邻居聚合的卷积操作

• GAT（图注意力网络）：为邻居赋予不同“关注权重”

• GraphSAGE：采样固定邻居集以提高可扩展性

• GGNN（门控图神经网络）：引入循环单元处理依赖关系

• 异构图神经网络：适用于多类型节点与边结构

不同类型的GNN适用于不同任务场景，权衡效果与计算效率。

图神经网络的实际应用

GNN在多个行业中落地应用：

• 社交网络分析：好友推荐、影响力建模

• 推荐系统：个性化排序与商品推荐

• 药物研发：分子结构预测与性质建模

• 区块链分析：钱包地址关联、欺诈检测

• 知识图谱：搜索增强与问答系统优化

GNN的优势在于它可以学习 “关系中的知识”，而不仅是孤立特征。

使用建议与注意事项

使用GNN时，需注意以下几点：

• 设计有效的 节点与边特征 输入

• 考虑图的 稀疏性与规模问题，避免内存瓶颈

• 深层GNN可能出现 过平滑（over-smoothing）

• 面对新节点预测时应采用 归纳式训练方法（Inductive setting）

GNN是一种强大但复杂的工具，需要精准建模与理解任务语境。

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