graph embedding和gnn的区别

Graph Embedding（图嵌入）和Graph Neural Network（图神经网络）是两种不同的方法用于处理图数据。

Graph Embedding是指将图数据中的节点和边转化为低维向量表示的过程。它的目的是通过学习节点和边的向量表示，将图数据转化为高效且可用于机器学习算法的数值特征。Graph Embedding可以通过多种方式来实现，如DeepWalk、Node2Vec、Line等。它们通常是基于节点之间的邻近关系来学习节点的向量表示，即节点的向量表示尽可能地保留与其邻居节点的相似性。Graph Embedding可以用于图数据的聚类、相似度计算、可视化等任务。

Graph Neural Network是一种基于神经网络的模型，专门用于处理图结构化数据。GNN模型可以通过学习节点的向量表示，并利用节点之间的关系进行信息传递和更新。GNN通过定义节点的邻居节点和自身的聚合函数，将节点信息进行传递和更新。GNN的核心思想是通过多次迭代聚合节点的邻居信息，最终获取节点的全局信息。GNN可以进行节点分类、图分类、链接预测等任务。

因此，Graph Embedding与Graph Neural Network有一些区别。Graph Embedding是一种将图数据转化为低维向量的过程，而GNN是一种通过学习图结构信息进行节点特征传递和更新的模型。Graph Embedding在表示学习上更加注重将节点和边的信息转化为向量形式，而GNN在聚合和传递信息时更加注重节点之间的相互影响。两者可以结合使用，将Graph Embedding的低维向量作为GNN的输入，进一步提高图数据的表示和处理能力。