图神经网络(GNN)原理与应用

图神经网络（GNN）是一种深度学习的方法，特别擅长处理图结构的数据。通过一些特别的节点和边的策略，GNN能把图数据变成神经网络能训练的标准格式。在节点分类、边信息传播和图聚类这些任务中，GNN表现得都特别好。

相比于其他的图学习算法，GNN有着特别出色的学习能力，它擅长找到图数据中节点和边背后隐藏的深层次规律和语义特征。有了这个强大的能力，GNN在解决各种不同领域的问题时，都可以更准确地预测，结果也更稳定。

1 图神经网络模型概述

1.1 图卷积神经网络

卷积神经网络（CNN）在图像识别和自然语言处理这些领域里表现得很好，但它只能处理规则的数据，比如网格和序列。那如果遇到不规则的数据，比如社交媒体的网络数据、化学成分的结构数据、生物的蛋白数据或者知识图谱这些数据，CNN就不太给力了。所以，为了解决这个问题，研究者们尝试把CNN扩展到图结构数据，并提出了图卷积神经网络（GCN）。GCN是图神经网络（GNN）的一个重要部分，为很多后来的模型打下了基础。下面，我们就从谱方法、空间方法和池化这三个方面来简单说说GCN。

基于谱方法的图卷积神经网络

谱方法图卷积神经网络是一种特殊的神经网络，它借助图信号处理中的谱理论来定义卷积操作。听起来很复杂，但其实就像是把图信号变成频域信号，然后再在这些信号上定义卷积操作。这就像是在音乐的频谱上调整音量，然后在调整后的频谱上播放音乐。这种方法的好处是能很好地处理不规则的图结构数据，还能灵活应用在各种不同的情况下。

谱方法图卷积神经网络已经被用在很多领域，比如图像识别、自然语言处理、社交网络分析等。这就像是一把瑞士军刀，各种场合都能用得上。

表1基于谱方法的图卷积模型做了一个全面的总结，包括了模型、核心思想、图种类、学习模式、激活函数、数据以及任务等多个方面。如果你想深入了解这个神经网络，这个表就能给你提供很多有用的信息。

表1 谱方法图卷积模型

基于空间方法的图卷积神经网络

空间方法的图卷积神经网络是一种图形神经网络的模型，这个模型的主要任务是对图形进行分类，或者对图形中的节点进行分类。这种方法和我们之前说过的基于谱方法的图卷积神经网络不太一样，它并不是在信号处理理论的基础上进行的，而是在空间域上直接进行卷积操作。

这个模型是怎么做到的呢？它会把图形数据转换成适合处理的形式，这样模型就能更好地处理图形数据，从而提高图卷积神经网络的性能。这样的网络能够更好地捕捉到图形数据的空间信息，让模型更加聪明，更能够适应新的情况。

图1就是展示了这个处理流程。这个模型在很多领域都有很大的用处，比如地理信息系统、社交网络、生物信息学等等。有了这个模型，我们可以更好地处理和理解这些领域的图形数据，为我们的生活和工作带来更多的便利和价值。

图1 一个标准的空间图卷积处理流程

表2从模型、核心思想、图种类、学习模式、激活函数、数据以及任务对空间方法图卷积模型进行了汇总。

表2 空间方法图卷积模型

基于池化的图卷积神经网络

简单来说，这个基于池化的图卷积神经网络（Pooling-based GCN）就是通过加入一个池化层，来把图数据变小，这样计算起来就更快，内存也用得少了。池化操作呢，可以是全局的、局部的，或者是自适应的。全局池化是把整个图当作一个整体来处理，这样适用于节点分类、社区检测和链接预测等任务。局部池化则是把图分成很多小块，然后对每个小块进行处理，这样适用于社区检测和节点分类等任务。自适应池化就聪明了，它会根据图的结构和特征，自动选择需要处理的地方，这样就能更好地保留图的结构和特征信息。最后，表3就简单明了地总结了一下这些基于池化的图卷积神经网络模型。

表3 池化图卷积模型

1.2 图自编码器

自编码器和图神经网络结合起来，就像是把两个强大的工具合并成了一个。这样一来，它就能更好地学习和理解图结构数据了。图自编码器分为编码器和解码器两个部分，就像是你用手机拍照片然后再看照片一样。它通过这种方式，从无标签的图结构数据中学习出隐藏的规律和结构信息，并且用一种简单的方式保存下来。然后，图神经网络再利用这些简单的信息，像是个“监督者”一样去学习，这样就能够更好地分类、预测图结构数据了。相比以前的方法，这种方法更强、更准确，所以它可以在很多领域都有用，比如推荐系统、社交网络分析，还有生物信息学等等。

图2 图自编码器

表4从模型、核心思想、图种类、学习模式、激活函数、数据以及任务对图自编码器模型进行了汇总。

表4 图自编码器模型汇总

1.3 图生成网络

图生成网络就是按照一定的规则，把节点和边重新组合一下，生成具有特定属性和要求的图数据。不过，模拟复杂的分布并在上面采样，这可真不是件容易的事。因为有些图数据很特别，它们不是唯一的，维度还很高，而且图中的边缘之间还有复杂的非局部依赖性。所以，我们不能假设所有的图数据都来自同一个地方，特别是对于那些特殊的图，模型在识别的时候得能应对各种变化。

图生成网络的输入可以是节点或边的向量，也可以是已经给定的图嵌入表示。然后，它通过学习采样的数据，就能合成出各种任务所需的图。这种模型在很多领域都很有用，比如预测化学分子的结构、分析社交网络、构建知识图谱等等。总之，图生成网络是个强大的工具，能帮助我们更好地理解和处理图数据。

表5从模型、核心思想、图种类、学习模式、激活函数、数据以及任务对图生成网络模型进行了汇总。

表5 图生成网络模型汇总

1.4 图循环网络

图循环网络，但其实它就是基于我们熟悉的循环神经网络，专门用来处理图结构的数据。和传统的循环神经网络不同，图循环网络会考虑节点之间的连接关系，这样它就能更好地处理图结构中的数据了。

在图循环网络里，每个节点都有自己的状态，它们还会和邻居节点交流，更新自己的状态。这种网络结构真的很棒，它能更好地找出节点之间的关系，而且不管是什么样的图结构，异构图、有向图，它都能处理得很好。

图循环网络真的很实用，它可以应用到很多领域，比如社交网络、生物信息学中的蛋白质相互作用网络等等。总的来说，图循环网络就是处理图结构数据的利器，让我们的数据处理变得更简单、更精确。

表6从模型、核心思想、图种类、学习模式、激活函数、数据以及任务对图循环网络模型进行了汇总。

表6 图循环网络模型汇总

1.5 图注意力网络

图注意力网络（GAT）这个新的神经网络结构啊，它能帮我们更好地处理那些看起来像图一样的数据。你知道传统的神经网络在碰到这些数据的时候，可能会有点头疼。但GAT不一样，它能让每个节点和它的邻居节点之间的关系有不同的权重，这样重要的连接就能被强调出来了。

这个权重是怎么来的呢？其实它是根据节点特征之间的内积来决定的。内积的大小就能告诉我们节点之间的重要性是多少。这样一来，GAT就能自己学习到不同节点间关系的重要性，然后根据这些关系来整合信息。

GAT还引入了注意力机制和多头注意力机制，这使得它能更好地处理图结构数据。所以啊，在很多领域，比如社交网络分析、推荐系统、生物信息学等等，GAT都有着广泛的应用前景。

表7从模型、核心思想、图种类、学习模式、激活函数、数据以及任务对图注意力网络模型进行了汇总。

表7 图注意力网络模型汇总

2 图神经网络模型对比

图神经网络大致分这五类：图卷积网络、图自编码器、图生成网络、图循环网络还有图注意力网络。每种都有自己的算法和适用的地方，但它们之间并不是互不相干或者互相排斥的。在实际应用中，我们要根据图的分布、特征信息以及任务需求，来选最合适的图神经网络，这样才能更有效地学习图结构数据。表8就是各种GNN模型的原理机制、优点、缺点、适用范围以及实现成本的总结表。

表8 GNN 机制、优点、缺点、适用范围及实现成本

表9是 GNN 主 要 算 法 的 实 验 数 据，有 Cora、Citeseer、Pubmed 三个引文网络数据集，以及蛋白质数据集 PPI 和知识图谱数据集 NELL。横向对比了节点分类、图聚类、链接预测和节点聚类四个基准任务。

表9 GNN 主要算法在不同数据集上的任务分析

3 应用

GNN能很好地学习图结构数据的特征，所以在很多跟图有关的地方都用得到。具体来说，它在自然语言处理、物理化学和药物医学、图像处理、交通流量和轨迹预测等方面都很出色。不只如此，它在其他像是知识图谱、信息检索、动态网络异常检测、医保欺诈分析、网络图分析等方面也发挥着重要的作用。可以看看表10，了解更多GNN的应用实例。

表10 GNN 主要应用领域实例列表