斯坦福CS224W图机器学习笔记:为何研究网络与图的基本概念
"cs224w 图神经网络 学习笔记(一)Introduction1" 在图神经网络(GNN)的学习中,首先我们要理解的是,网络作为一种强大的抽象工具,能够帮助我们描述和分析复杂系统中各元素之间的相互作用。网络是由节点(Nodes)和边(Edges)构成的,节点代表系统中的实体,而边则表示节点之间的关系或交互。"Why Networks?" 这个问题引导我们探讨网络模型在理解和解析复杂系统时的重要性。 网络模型在现实世界中有广泛的应用,如社会网络分析人际关系,生物网络研究分子间的相互作用,以及知识图谱用于组织和检索信息。网络可以分为两类:自然网络和信息网络。自然网络通常反映实体间的自然联系,如社交网络中的朋友关系;而信息网络则是信息的集成,如知识图谱中的概念关联。 研究网络的原因在于其在多个领域的应用潜力。例如,节点分类任务中,我们可以根据网络结构和节点属性预测其所属类别;链路预测则试图预测两个节点之间是否存在未知的连接;社区检测或节点聚类用于识别网络中的紧密子集,这有助于发现系统内的结构模式;而计算节点或网络的相似性有助于信息检索和推荐系统。 图的结构是图论的基础,它包括了节点和边的组织方式。一个网络可以是无向的,其中每条边没有特定的方向,也可以是有向的,边具有明确的起点和终点。边还可以携带权重,表示节点间关系的强度或频率。图还可以是加权的,其中每个边都有一个数值,表示连接的强度。此外,图可以是稠密的,节点间有很多连接,也可以是稀疏的,节点间连接较少。 图的表示方法有邻接矩阵和邻接列表两种。邻接矩阵是一个二维数组,行和列对应图中的节点,矩阵中的值表示相应节点间是否有边及边的权重。邻接列表则是以节点为键,存储与其相连的所有节点的列表,更节省空间,尤其适用于稀疏图。 图神经网络(GNN)是处理图数据的深度学习模型,通过消息传递和节点聚合机制,可以学习到节点的表示,并进行上述提到的任务,如节点分类、链路预测等。GNN的基本工作流程是,每个节点会从其邻居节点接收信息,然后结合自身特征进行更新,这个过程可以迭代多次,以捕捉更深层次的图结构信息。 图神经网络结合了图论的理论和深度学习的力量,为我们提供了理解和操作复杂网络的新途径。通过深入学习图的结构和属性,我们可以更好地理解和预测网络中的模式和行为,从而在各种实际应用中取得更好的性能。
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