引言 图数据库是一种能够高效存储、查询图数据结构数据库类型，在现实世界中，图数据无处不在，比方说社交网络、知识图谱、推荐系统等，对于这些场景中节点分类与关系预测难题，传统机器学习方法往往难以应对，近年来，根据图神经网络〔Graph Neural Networks, GNN〕方法逐渐变成研究热点，并在
引言
图数据库是一种能够高效存储、查询图数据结构数据库类型，在现实世界中，图数据无处不在，比方说社交网络、知识图谱、推荐系统等，对于这些场景中节点分类与关系预测难题，传统机器学习方法往往难以应对，近年来，根据图神经网络〔Graph Neural Networks, GNN〕方法逐渐变成研究热点，并在多个实际应用中展露出优越性能。
一、背景介绍
1. 图数据库概述
数据库节点是什么意思？
在图数据库中，节点是构成数据基本单元，它们可以表示实体〔如人、物〕，也可以表示大事〔如交易〕，每个节点都有自己属性集、边集。
网络图节点编号一般有几种方法？
在网络图中，往往有标号法、编号法两种方法来表示节点，标号法是指每个节点分配一个唯一标识符；编号法则为每个节点予以一个自然数作为编号。
双代号网络图基本三要素是什么？
双代号网络图是一种用于计划、管理工程项目进度工具，其基本三要素涵盖：工作〔任务〕、工作之间逻辑关系以火速间参数。
双代号网络图绘制原则有哪些？
绘制双代号网络图时应遵循原则涵盖：避免箭线交叉；确保所有工作都在箭线上表达；合理安排根本路径等。
2. GNN概述
GNN是一种特殊神经网络模型，它能够直接作用于图形结构数据，并从图形结构数据中学习到有用特征表示，GNN首要思想是通过迭代地传播信息来更新每个节点状态向量，从而实行对图形结构数据学习与预测。
二、GNN实行节点分类与关系预测方法
1. 节点分类方法
a. 层次聚类方法
层次聚类方法通过递归地将相似子集合并成更大集合来实行聚类分析，对于GNN来说，可以通过构造层次化邻接矩阵来实行这一过程。
b. 随机游走方法
随机游走方法利用随机游走在图形上特性来实行特征提取、分类任务，具体来说，在给定一个初始状态向量情况下，可以通过模拟随机游走过程中状态转移矩阵来逐步更新各个节点状态向量。
c. 深度学习方法
深度学习方法利用卷积神经网络或循环神经网络等技术对图形结构实行建模并提取出高阶特征信息以完成分类任务。
2. 关系预测方法
a. 网络嵌入技术
通过将每一个实体映射到一个低维度空间中去，并在此空间内计算它们之间距离或相似度来实行关系预测。
b. 概率模型法
概率模型法通过定义一个概率分布函数来描述不同实体之间关联概率，并据此推断出潜在关系类型或强度等级。
c. 根据路径方法
根据路径方法首要关注于探寻连接两个特定实体所有大概路径及其权值累加值以评估两者之间是不是存在某种格局关系存在性及强弱层次。
三、实际应用案例共享及分析
案例一：社交平台好友推荐系统开发与改良
某出名社交平台希望通过引入GNN技术改进其好友推荐算法效果，先说他们构建一个浩大使用者-使用者交互关系网，并采用一种自定义注意力机制协助捕捉使用者间复杂非线性依赖关系；接着运用GCN算法对所有参与者特征实行编码转换后获得更丰富语义信息；最后结合SVM或者LR等传统机器学习模型完成到底人群分组及个体匹配过程。
结果表明，在经过上述改进之后该系统准确率得到显著提升并且整体使用者体验也有很大改善——更多志趣相投朋友被成功拉进使用者社交圈子里去！
案例二：药物研发领域新药发现
研究人员正在利用GNN探索化学分子之间潜在联系以加速新药开发流程速度，他们先说奠定包含大量已知化合物及其生物活性数据在内知识库作为训练样本集；而后借助RGCN框架针对不同类型原子间键实行区分处理；最后通过多层感知器输出层得到关于未知分子性质概率分布估计结果并据此挑选出最有大概变成候选药物意向分子列表供进一步实验验证运用。
该方案不止大大减少前期筛选阶段所需投入时间本钱同时也使得后期临床试验环节更加有放矢从而极大提高整个项目组工作效能及成功率水平。
四、总结与展望
总而言之,GNN作为一种新兴且超强工具已经逐步渗透到不少重点领域当中并在搞定复杂难题时展露独特优点特点;将来伴随硬件设施不息进步以及相关理论基石日渐完善相信其将在更多场景下得到广泛应用并取得更加辉煌成就!
同时咱们也应该注意到当下还存在着诸如如何提高训练速度降低能耗等难题亟待搞定于是主张今后可以从以下几个方面入手开展研究工作：
1〕 开发更加高效分布式计算框架以持助大规模场景下实时部署需求;
2〕 探索新改良算法试图缓解过拟合现象同时加快收敛速率;
3〕 结合其他先进技术比如量子计算或者联邦学习尝试打破现有局限开拓全新应用前景等等……
