图神经网络实战：从理论到应用
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图神经网络实战：从理论到应用 引言 图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）是处理图结构数据的深度学习模型。从社交网络分析到分子性质预测，从推荐系统到知识图谱，GNN正在改变我们处理关系数据的方式。本文将深入讲解GNN的核心原理、主流算法和实际应用。 一、图数据结构基础 1.1 图的数学表示 1.2 图的类型 同构图（Homogeneous Graph）：节点和边类型单一 异构图（Heterogeneous Graph）：多种节点和边类型 有向图 vs 无向图 动态图 vs 静态图 二、图卷积网络（GCN） 2.1 核心思想 节点特征聚合：每个节点通过聚合邻居节点信息来更新自己的表示。 2.2 GCN层公式 2.3 代码实现 三、图注意力网络（GAT） 3.
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