图神经网络的综述.pdf

简介：
本文为一篇关于图神经网络的研究综述文章，系统性地回顾了图神经网络的发展历程、核心理论以及在不同领域的应用情况，并指出了未来研究方向。 图神经网络（GNN）是一种专门用于处理非欧几里得结构数据的深度学习模型，在社交网络、生物信息学等领域有着广泛应用。图卷积神经网络（GCN）是其一个重要分支，它模仿了卷积神经网络在图像处理中的成功应用，实现了高效的特征提取。 GCN采用谱域方法时依赖于图信号处理理论，并通过傅里叶变换和拉普拉斯矩阵的特征分解来模拟CNN的效果。然而，在大规模图数据及有向图结构中，由于需要对称性要求而限制了其适用范围。 为了解决这些问题，学者们开发出了基于空间域的方法，这些方法主要依靠设计聚合函数以及消息传播机制来更新节点表示，并且通过设定邻居数量和排序规则使得模型能够处理大规模网络。Patchy-SAN算法就是其中一种典型实现方式，它采用固定长度的子图序列进行构建。 扩散卷积神经网络（DCNN）是另一种空间域方法，其核心思想在于利用图传播过程来生成更好的预测特征表示。然而，在涉及三维结构信息的数据中，单纯依赖邻接矩阵可能无法完全保留原始图的信息特性。 为了克服上述问题，几何图卷积网络（Geo-GCN）、学习型图卷积网络(GLCN)等模型应运而生。它们通过引入节点的空间属性或优化半监督场景下的最佳图形关系来改进GCN的性能和效率。 提高计算效率也是当前研究的一个重要方向。例如，GraphSAGE技术利用采样机制结合聚合函数生成新的嵌入表示；子图训练方法则借鉴了深度学习处理大图像时采用随机切片的思想，以提升模型在大规模数据上的运行速度。 除此之外，还有一些针对特定问题的特殊GCN变体：如贝叶斯图卷积神经网络（BGCN）引入参数化的概率模型来解决不确定性；高斯诱导卷积(GIC)利用快速算法进行小波变换减少计算负担；HA-GCN通过自适应滤波器动态调整权重以匹配局部连接模式和节点特征特性；以及HGCN，它采用双曲几何模型学习分层无标度图的归纳表示。 总之，随着研究不断深入和技术进步，图神经网络尤其是GCN在处理复杂非欧几里得结构数据方面的能力得到了显著提升。这些改进不仅增强了模型的应用范围和效率，在多个领域也展示了其独特的价值，并有望在未来更多场景下发挥作用。