图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)综述
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发布时间：2024-10-23 22:34
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时间：2024-11-04 11:49
图神经网络（Graph Neural Networks，GNN）综述
一、什么是图神经网络？
图神经网络是深度学习领域中用于处理图结构数据的一种方法。它将卷积运算从传统数据推广到图数据，能够学习图中节点的表示，进而处理复杂的图数据。图神经网络在模式识别、数据挖掘等应用中展现出巨大潜力。
二、有哪些图神经网络？
图神经网络可分为五类：图卷积网络（GCN）、图注意力网络、图自编码器、图生成网络和图时空网络。
1、图卷积网络（GCN）
图卷积网络通过聚合节点特征与邻居特征来生成节点表示。基于谱的方法利用图信号处理理论定义滤波器；基于空间的方法则通过节点邻域聚合特征信息。GCN模型在图相关分析任务中表现出色。
2、图注意力网络
图注意力网络在聚合过程中引入注意力机制，根据邻居的重要性动态调整权重。它们能够自适应地学习邻居的重要性，并在图结构数据中应用注意力。
3、图自编码器
图自编码器使用神经网络结构将图的顶点表示为低维向量，用于图嵌入。基于GCN的图自编码器方法如GAE、ARGA等，以及其他变体如NetRA、DNGR等。
4、图生成网络
图生成网络旨在生成新的图结构，基于GCN等方法实现，如MolGAN、DGMG等。它们可以应用于分子生成、自然语言处理等领域。
5、图时空网络
图时空网络结合时空相关性，处理随时间变化的图数据，如DCRNN、CNN-GCN、ST-GCN等模型。
三、图神经网络的应用
图神经网络在多个领域展现出广泛的应用价值，包括计算机视觉、推荐系统、交通预测、化学研究、以及程序验证、社会影响预测等。它们在处理复杂关系网络时，能够有效提取关键信息，生成高质量的预测或推荐。
