图神经网络 (WL-GNNs)代码

WL-GNNs，也称为Weisfeiler-Lehman Graph Neural Networks，是一类用于图形分类和回归任务的图神经网络。该网络通过对每个节点及其邻居节点进行迭代更新，以学习节点之间的结构关系。

具体来说，WL-GNNs将每个节点表示为k维向量，其中k是一个超参数。然后，网络将每个节点与其邻居节点的向量进行拼接，并将其输入到一个多层感知机（MLP）中，以计算节点的新向量表示。然后，将更新后的节点向量再次输入到MLP中进行下一轮更新。这个过程可以进行多次，直到网络收敛。

关于代码实现，WL-GNNs有很多不同的实现方法，可以使用Python中的PyTorch或TensorFlow等深度学习框架来实现。一些开源的代码库，如DGL（Deep Graph Library）、PyG（PyTorch Geometric）和GraphNets等，都提供了WL-GNNs的实现。您可以通过查看这些库的文档和示例来了解更多WL-GNNs的实现方式。

相关问题

图神经网络（GNNs）

### 关于图神经网络 (GNNs) 的概述

#### 3.1 定义与基本原理
图神经网络是一种专门设计来处理图形数据的深度学习模型。这类网络能够有效捕捉节点间的关系并利用这些关系来进行预测和分类任务。具体来说，在数学上，图是由节点（或顶点）和边构成的数据结构，用来描绘对象间的关联性；而这种结构性质对于信息传递过程非常重要[^2]。

#### 3.2 工作机制
在一个典型的GNN框架下，每个节点都会被赋予初始特征向量，并通过多层聚合邻居的信息逐步更新自身的表示形式。这一过程中涉及到消息传递机制——即从相邻节点收集信息并通过某种函数组合起来形成新的状态表达。随着层数增加，节点可以获得更远距离之外其他节点的影响，从而实现全局感知能力。

#### 3.3 应用场景
- **社交网络分析**：GNN可以在诸如社区发现、好友推荐等多个方面发挥作用，帮助改善用户的交互体验和服务质量。
- **链接预测**：通过对现有连接模式的学习，预测未来可能出现的新联系。
- **节点分类**：基于已知标签分配给未标记样本类别。
- **影响力评估**：识别哪些个体在网络中有较大影响范围。
- **情感传播预测**：理解情绪如何沿着人际关系链扩散开来。
- **广告投放优化**：提高营销活动的效果效率。

此外，当与其他先进技术如Transformers相结合时，GNN还能够在更多复杂领域展现其潜力，比如生物信息学中的蛋白质相互作用建模或是城市交通流量预估等任务中取得良好表现[^4]。

import torch
from torch_geometric.nn import GCNConv, GATConv

class SimpleGNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(SimpleGNN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(input_dim, hidden_dim)
        self.conv2 = GCNConv(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index
        
        # Message passing layers with ReLU activation function applied between them.
        x = self.conv1(x, edge_index).relu()
        x = self.conv2(x, edge_index)
        
        return x