图神经网络处理回归问题

图神经网络(GNN)是一种用于处理图形数据的深度学习模型，它们特别适用于解决涉及节点、边以及整个图结构的问题。对于回归问题，当数据可以表示为图的形式，例如社交网络中的用户行为预测、物质属性预测等，GNN能够捕捉到节点之间的复杂关系，并利用递归或邻居聚合的方式更新节点特征。

在图神经网络处理回归问题时，通常包括以下几个步骤：
1. **节点嵌入**：每个节点通过初始特征向量，通过邻接矩阵传递信息给其相邻节点，生成节点的表示。
2. **消息传递**：通过多次迭代（也称为层），节点会从邻居节点接收并融合信息，逐渐捕获全局图结构的影响。
3. **聚合函数**：对节点及其邻居的信息进行聚合，形成更综合的节点特征。
4. **读出阶段**：基于最终的节点表示，计算目标变量的回归值，这可能是每个节点的直接预测，或是对整体图的全局预测。