第七章：GNN高级主题与前沿

文档摘要

第七章：GNN高级主题与前沿第七章：GNN 高级主题与前沿：深度学习在图数据上的未来之光图神经网络（GNNs）作为一种强大的深度学习模型，已经彻底改变了我们处理图结构数据的能力。从社交网络分析到药物发现，再到推荐系统，GNNs 的应用场景可谓是无处不在。然而，GNN 的发展远不止于此。在本章中，我们将深入探讨 GNN 的一些高级主题和前沿方向，揭示 GNN 在更复杂、更具挑战性的场景下的巨大潜力。 7.1 异构图神经网络：打破同质性的壁垒现实世界中的图数据往往是异构的，这意味着图中的节点和边的类型可能多种多样。例如，在社交网络中，节点可以是用户、帖子、评论等，边可以是关注、点赞、回复等。传统的 GNN 模型通常假设图是同质的，即所有节点和边的类型相同，这限制了它们在异构图上的应用。