图神经网络(GNN)结构化数据分析

【导读】Graph Neural Network（GNN）由于具有分析图结构数据的能力而受到了广泛的关注。本文对Graph Neural Network进行了简要介绍。它涵盖了一些图论，以便于理解图和分析图时遇到的问题。然后介绍了不同形式的Graph神经网络及其原理。它还涵盖了GNN可以做什么以及GNN的一些应用。图论首先，我们需要知道什么是图。图是一种由两个部分组成的数据结构：顶点和edge。它用作分析目标和实体之间成对关系的数学结构。通常，将图定义为G =（V，E），其中V是一组节点，E是它们之间的边。图通常由邻接矩阵A表示。如果图具有N个节点，则A的维数为（N x N）。人们有时会提供另一个特征矩阵来描述图中的节点。如果每个节点都有F个特征，则特征矩阵X的维数为（N x F） ………………………………