图卷积神经网络（GCN）已经在处理图结构数据方面取得了巨大的成功。在本小节中，我们将深入探讨图卷积神经网络的起源、发展历程，并提供一个简单的Python代码实现示例，以帮助读者更好地理解这一概念。

图卷积神经网络的简史 

图卷积神经网络最早由Thomas Kipf和Max Welling于2017年提出，它填补了神经网络在处理图数据方面的空白。在此之前，神经网络主要用于处理结构化数据，如图像和文本，但并不适用于非常普遍的图数据（如社交网络、推荐系统、生物信息学中的分子结构等）。图卷积神经网络的提出标志着神经网络在图数据领域的重大突破。

图卷积神经网络的核心思想是借鉴传统图信号处理中的卷积操作。它使用图的邻接矩阵来定义卷积运算，类似于卷积神经网络中的卷积核。通过迭代地聚合每个节点的邻居信息，图卷积神经网络可以学习到每个节点的表示，同时保留了图的拓扑结构。这种能力使得图卷积神经网络非常适合解决节点分类、链接预测、社交网络分析等任务。

图卷积神经网络的提出激发了对图神经网络的广泛研究，推动了各种图神经网络模型的涌现，如GraphSAGE、GAT等。这些模型在不同领域的应用中取得了卓越的成就，并且加速了图数据领域的发展。

当我们讨论图卷积神经网络时，很自然地会与卷积神经网络进行比较。两者都是深度学习模型，但分别适用于不同类型的数据。在下一小节中，我们将深入探讨图卷积神经网络和卷积神经网络的异同，并提供代码示例，以便更好地理解它们之间的区别和联系。

图卷积神经网络与卷积神经网络的异同

1. 数据类型

图卷积神经网络：主要用于处理图结构数据，例如社交网络、知识图谱和分子结构等。图数据由节点和边构成，每个节点可以具有不同的特征。

卷积神经网络：主要用于处理网格结构数据，例如图像和视频。图像数据由像素组成，通常是二维或三维网格，每个像素具有通道信息。

2. 卷积操作

图卷积神经网络的卷积操作基于邻接矩阵，通过聚合节点的邻居信息来更新每个节点的表示。图卷积神经网络的卷积是一种非常适合处理不规则图数据的操作。

卷积神经网络的卷积操作是在固定大小的局部感受野上滑动，通过卷积核与局部区域的点积来提取特征。卷积神经网络适用于规则网格数据，如图像。

3. 应用领域

图卷积神经网络广泛应用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学、知识图谱构建等领域，其中数据通常以图的形式存在，节点之间的关系很重要。

卷积神经网络主要用于图像处理任务，如图像分类、目标检测、图像生成等。它在保持图像的局部和全局信息方面非常有效。

本文节选自《图神经网络基础、模型与应用实战》，获出版社和作者授权发布。

《图神经网络基础、模型与应用实战（人工智能技术丛书）》(兰伟，叶进，朱晓姝)【摘要 书评 试读】- 京东图书 (jd.com)