图神经网络实战：从基础到高级概念

"图神经网络Graph实战" 在深度学习领域，图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）已经成为处理非结构化数据，如社交网络、化学分子结构等的关键技术。本资源主要介绍了图的基本概念、图嵌入、图网络以及复杂图网络的应用。 1. 图的基本介绍 - **什么是图？** 图是数学中的一种抽象概念，由节点（顶点）和连接节点的边构成，用于表示对象之间的关系。 - **图的表示**：图可以使用邻接矩阵或邻接列表来表示。邻接矩阵是一个二维数组，其中的元素表示节点间的连接情况；邻接列表则是一个节点与相邻节点集合的映射，更节省空间。 - **图的特性**：包括无向图和有向图，节点的度（degree），子图（subgraph），连通分量（Connected Component），接通图（Connected Graph），最短路径（Shortest Path）和图直径（Diameter）等。 - **图中心性**：度中心性（Degree Centrality）、特征向量中心性（Eigenvector Centrality）、中介中心性（Betweenness Centrality）和连接中心性（Closeness Centrality）是衡量节点在网络中重要性的指标。 - **网页排序算法**：PageRank和HITS是两种经典的网页排名算法，利用图的概念来评估网页的重要性。 2. 图嵌入（Graph Embedding） - 图嵌入是将图中的节点和边转换为低维向量表示，以便于后续的机器学习任务，如分类、聚类和推荐系统。常用的算法有DeepWalk、Node2Vec等。 3. 图网络（Graph Network） - 图网络是一种通用的框架，它允许在图结构上执行信息传播和聚合操作。在GNN中，节点、边和整个图的特征都可以被更新和传播，形成一系列的迭代步骤，最终得到每个节点的表示或整个图的全局表示。 4. 复杂图网络（Complex Graph Network） - 针对实际问题中的复杂性，复杂图网络通常引入更复杂的模型结构，如多层GNN、注意力机制等，以捕捉图中的非线性和高阶关系。 5. 图应用 - GNN在社交网络分析、药物发现、推荐系统、计算机视觉等多个领域有广泛应用。例如，通过学习节点的表示，可以进行社区检测、异常检测、节点分类等任务。 图神经网络通过学习和理解图结构，有效地处理非欧几里得数据，成为现代深度学习研究的热点之一。理解并掌握图的基本概念、图嵌入和图网络的原理，对于解决涉及复杂关系的数据问题至关重要。