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人工智能中的图神经网络与图数据挖掘.docx
资料介绍
人工智能中的图神经网络与图数据挖掘
图神经网络（GNN）是深度学习在图结构数据上的扩展，能够处理社交网络、分子结构、知识图谱等非欧几里得空间的数据。GNN通过消息传递机制聚合邻居节点的信息，学习节点和图级别的表示。图数据挖掘从图结构中提取有价值的信息，在推荐系统、药物发现和交通预测等领域具有重要应用。本文系统分析图神经网络的基本原理、经典模型、图数据挖掘方法以及应用场景。
图神经网络的基本原理
图的基本概念
图由节点和边组成，节点表示实体，边表示实体之间的关系。图可以是有向的或无向的，可以是加权的或未加权的。
消息传递机制
消息传递是GNN的核心，每个节点聚合邻居节点的信息，更新自己的表示。消息传递包括消息生成、消息聚合和节点更新三个步骤。
图卷积
图卷积将卷积操作扩展到图结构数据，通过聚合邻居节点的特征学习节点表示。
经典GNN模型
GCN
图卷积网络（GCN）使用谱图卷积，通过一阶近似简化卷积操作，在多个图任务上取得了良好效果。
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