图神经网络是什么

图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种专门用于处理图结构数据的神经网络，它能对图中的节点、边和整个图进行学习和推理，在社交网络分析、生物信息学、推荐系统等领域应用广泛。以下是其原理及示例说明：

图神经网络原理

• 节点表示学习：为图中每个节点生成一个低维向量表示，这个向量要能捕捉节点自身特征及在图中的结构信息。例如在社交网络中，一个用户节点的表示向量不仅要包含用户的年龄、性别等自身属性，还要体现其与其他用户的连接关系，如好友数量、好友的特征等。
• 消息传递机制：这是GNN的核心机制。在每一层中，节点会向其邻居节点发送消息，同时接收邻居节点传来的消息。节点根据自身特征和收到的消息来更新自己的状态。以分子结构预测为例，每个原子（节点）会将自身的化学性质等信息传递给与其相连的原子（邻居节点），同时接收邻居原子传来的信息，然后根据这些信息更新自己的状态，从而更好地表示整个分子的结构和性质。
• 聚合