图神经网络 知识推理

图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是一种基于图结构的深度学习模型，用于处理图数据的推理和学习任务。它在处理图数据时能够利用节点之间的连接关系和图的拓扑结构，并对节点和边进行特征表示和信息传递。

GNN 的核心思想是通过迭代地进行信息传递和聚合，来更新节点和边的表示。通常，GNN 模型由多个图卷积层（Graph Convolutional Layers）组成。在每一层中，GNN 会计算每个节点的邻居节点的信息，并将这些信息聚合到当前节点的表示中。这样，每个节点都能够利用其邻居节点的信息来更新自己的表示，从而进行推理和学习。

GNN 在知识推理方面有广泛的应用。例如，在知识图谱中，GNN 可以用于推理实体之间的关系，通过学习实体和关系的表示来进行预测；在社交网络中，GNN 可以用于预测用户之间的连接强度或推荐好友等任务；在分子化学中，GNN 可以用于预测分子间的相互作用或发现新的化合物等。总之，GNN 在处理图数据和知识推理方面具有很大的潜力。