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1. 基本原理
GNNs的核心思想是通过消息传递机制来更新节点的状态。在每一轮迭代中，节点从其邻居节点接收信息，这种信息的汇聚方式可以是简单的加权求和，也可以是复杂的聚合函数。GNN的基本组件包括：
- 节点表示：每个节点初始的特征向量可通过特征工程获取。
- 消息传递机制：定义如何从邻居节点汇聚信息，包含聚合函数和更新函数。
- 损失函数：根据具体任务设置，如节点分类、边预测等。
GNNs的工作原理通常包括以下三个关键步骤：
- 消息生成：收集相邻节点的信息并生成消息。
- 消息聚合：将所有消息通过聚合函数（如求和、平均、最大池化等）合并。
- 节点更新：结合聚合后的消息和当前节点的特征，更新节点的嵌入。
2. 常见模型
- 图卷积网络（GCN）：通过卷积操作实现邻居节点聚合，分为基于谱域和基于空间域的方法。
- 图注意力网络（GAT）：引入注意力机制，为每个节点分配不同权重，以捕捉节点间的依赖关系。
- 循环图神经网络（GGNN）：基于GRU，用于捕捉图结构的演化特征。
- GraphSAINT：通过子图采样策略优化大规模数据训练。
- SHADOW-GNN：通过解耦节点接受区域与网络深度的关联，避免过度平滑。
3. 应用领域
GNNs广泛应用于多个领域：
- 社交网络分析：用于用户关系分析、社区检测等。
- 推荐系统：通过分析用户和物品的关系，提供个性化推荐。
- 生物信息学：用于蛋白质结构分析、基因网络建模等。
- 交通网络：用于交通流量预测和路径规划。
- 自然语言处理：用于文本分类、问答系统等。
4. 优势
GNNs相较于传统方法具有显著优势：
- 捕捉复杂关系：能够建模复杂的图结构，捕捉节点之间的高阶关系。
- 迭代信息聚合：通过多层卷积操作，逐步提炼节点特征。
- 高效处理非结构化数据：适用于图结构数据，能够同时利用节点特征和图结构。
总之，GNNs作为一种强大的图学习框架，通过消息传递机制和节点更新，能够有效处理图结构数据，并在多种任务中表现出色。
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