B站GNN入门到精通：图网络详解与应用

本资源是一份关于图神经网络(GNN)从入门到精通的B站课程PPT，主要涵盖了图的基本概念、表示方法以及相关的核心理论。以下是主要内容的详细解读： 1. **图的基本介绍** - **图的定义**：图是一种数据结构，由节点和边组成，用于描述实体之间的关系。图可以分为无向图和有向图，无向图表示两个节点之间的双向联系，而有向图则反映单向依赖。 - **图的表示**： - **邻接矩阵**：用于表示无向图或有向图的邻接关系，矩阵中的每个元素表示对应节点间是否存在边，值为1或0。 - **举例**：如提到的蒙恬、嬴政等角色的图，展示了它们之间的关系。 2. **图的特性** - **度中心性**：衡量节点连接程度的重要指标，包括度中心性和特征向量中心性。在无向图中，节点的度是其邻居节点的数量，而在有向图中，需分别计算出度和入度。 - **中介中心性**（Betweenness Centrality）：衡量节点作为其他节点之间最短路径桥梁的重要性，通过计算节点出现在最短路径中的频率来确定。 - **连接中心性**（Closeness Centrality）：衡量节点到其他所有节点的距离平均值，反映节点在图中的全局可达性。 3. **图网络模型** - **Graph Network (GNN)**：一种深度学习模型，用于处理图数据，通过迭代更新节点和边的特征表示，捕捉局部和全局结构信息。 - **复杂图网络**：对传统GNN的扩展，可能涉及多层结构、自注意力机制等，用于处理更复杂的图结构和任务。 4. **应用** - **网页排序算法**：如PageRank和HITS，是图论在搜索引擎优化中的经典应用，用于评估网页的重要性和相关性。 - **实际示例**：列举了图中的各种节点及其在度中心性、中介中心性和连接中心性中的表现，用于直观理解这些概念。 这份PPT深入浅出地介绍了图的基本概念和在GNN中的应用，适合想要系统学习图论和图神经网络的观众。通过逐步探索，学习者可以掌握图的表示方法，理解各类中心性概念，并了解如何将这些理论应用于实际问题中，如社交网络分析、推荐系统、自然语言处理等领域。