图神经网络解决什么问题 图神经网络是干嘛的 图神经网络的优势

节点分类：根据节点的特征和拓扑结构，对图中的节点进行分类。例如，在社交网络中，可以根据用户的行为和关系对用户进行分组；在生物信息学中，可以根据蛋白质网络中的相互作用关系对蛋白质进行功能分类。

图分类：根据图的整体结构和节点特征，对整个图进行分类。例如，在化学领域，可以根据分子结构对化合物进行分类；在社交网络分析中，可以根据社区结构对网络进行分类。

链接预测：预测图中节点之间的未知连接关系。例如，在推荐系统中，可以根据用户和商品的关系预测用户的购买行为；在生物信息学中，可以根据蛋白质网络中的相互作用关系预测未知的蛋白质相互作用。

节点嵌入：将图中的节点映射到低维空间，使得具有相似结构的节点在空间中距离更近。这种表示方法可以用于后续的任务，如聚类、分类等。

图生成：GNN可以生成具有特定图结构的样本数据，为数据增强和生成新样本提供一种有效的方法。

半监督学习：在训练数据中仅部分节点有标签的情况下，GNN可通过学习图的局部结构，为未标记节点预测标签。

知识图谱：GNN在知识图谱中的应用较多，能够处理大规模、稀疏的图结构数据，进行知识图谱的表示学习和关系推理。

强大的表示能力：由于图神经网络可以直接处理图结构数据，因此具有很强的表示能力。相比于传统的序列或图像数据，图数据包含更多的结构信息，这使得图神经网络在某些任务上具有更好的性能。

端到端学习：图神经网络可以实现端到端的学习，即直接从原始的图数据中学习到任务相关的特征表示。这种方法避免了复杂的特征工程过程，降低了模型开发的难度。

可解释性：由于图神经网络可以直接处理图结构数据，因此其学到的特征表示具有一定的可解释性。这对于理解模型的工作原理和提高模型的可信度具有重要意义。

社交网络分析：在社交网络中，可以利用图神经网络对用户进行分类、推荐感兴趣的内容、预测用户之间的关系等。

生物信息学：在生物信息学领域，可以利用图神经网络对蛋白质、基因等生物分子进行功能分类、相互作用预测等。

推荐系统：在推荐系统中，可以利用图神经网络挖掘用户和商品之间的关系，实现更准确的推荐。

知识图谱：在知识图谱中，可以利用图神经网络对实体和关系进行嵌入表示，实现知识的智能检索和推理。