关于做公司app的软件或网站,艺术品拍卖网站源码php,朝阳双桥网站建设,wifi推广小程序搭建#x1f525; 个人主页#xff1a;空白诗 文章目录 一、引言二、图神经网络的基础知识1. 图的基本概念和术语2. 传统的图分析方法3. 图神经网络的基本原理4. GNN的基本模型 三、主要的图神经网络模型1. 图卷积网络#xff08;Graph Convolutional Network, GCN#xff09;2… 个人主页空白诗 文章目录 一、引言二、图神经网络的基础知识1. 图的基本概念和术语2. 传统的图分析方法3. 图神经网络的基本原理4. GNN的基本模型 三、主要的图神经网络模型1. 图卷积网络Graph Convolutional Network, GCN2. 图注意力网络Graph Attention Network, GAT3. 图自编码器Graph Autoencoder4. 图对抗网络Graph GANs 四、图神经网络的应用场景1. 社交网络分析2. 生物信息学3. 化学分子图4. 交通网络5. 自然语言处理 五、总结 一、引言
在现代数据分析中图数据因其能够自然地表示对象及其相互关系越来越受到关注。图结构在许多实际应用中普遍存在如社交网络中的用户关系、化学分子中的原子和键、生物信息学中的基因交互网络、交通系统中的道路和交叉口等。传统的数据分析方法在处理这些复杂的图结构数据时常常力不从心难以充分挖掘其中的潜在信息。
图神经网络Graph Neural Networks, GNNs作为一种新兴的机器学习方法能够有效地处理和分析图结构数据。GNNs通过传播机制message passing在图的节点和边之间传播信息捕捉复杂的节点间关系和图的全局结构从而实现对图数据的深层次理解和高效处理。近年来随着深度学习技术的发展GNNs在多个领域取得了显著的成果成为研究热点。 本文旨在系统地介绍图神经网络的基本原理、主要模型及其在不同应用场景中的实际案例。首先我们将概述图的基本概念及传统图分析方法接着深入探讨GNN的主要模型和应用最后讨论当前GNN研究面临的挑战与未来发展方向。通过本文的介绍读者将能够全面了解图神经网络这一强大工具在图结构数据分析中的潜力与应用前景。 二、图神经网络的基础知识 1. 图的基本概念和术语
在深入理解图神经网络之前首先需要了解图的基本概念及其相关术语。
节点Node图中的基本元素表示实体或对象。边Edge连接节点的线表示节点间的关系。邻接矩阵Adjacency Matrix用矩阵形式表示图中节点之间连接关系的矩阵。
例如一个简单的无向图可以表示为 #mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .label text,#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .node rect,#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .node circle,#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .node ellipse,#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .node polygon,#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-37m9jfd9ghSF2X94 :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 边 边 边 节点 A 节点 B 节点 C 图的类型 无向图Undirected Graph边没有方向。有向图Directed Graph边具有方向。加权图Weighted Graph边带有权重表示关系的强度。
2. 传统的图分析方法
在图神经网络之前传统的图分析方法主要包括
最短路径算法如Dijkstra算法用于计算两个节点之间的最短路径。PageRank算法用于评估节点在图中的重要性广泛应用于网页排名。
3. 图神经网络的基本原理
图神经网络通过一种称为传播机制Message Passing的过程来实现信息在图中节点和边之间的传递与更新。具体来说GNN的基本原理包括以下几个步骤
消息传递Message Passing每个节点从其邻居节点接收信息。信息聚合Aggregation将接收到的邻居节点信息进行聚合通常使用求和、平均或最大值等操作。状态更新Update根据聚合的邻居信息和节点自身的信息更新节点状态。
可以用下图示来表示消息传递和信息聚合过程 #mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .label text,#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .node rect,#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .node circle,#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .node ellipse,#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .node polygon,#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-ND1mFkngYuSOND2W :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} Update Aggregation Message Passing 发送消息 发送消息 发送消息 发送消息 发送消息 发送消息 聚合邻居消息 使用新状态 节点 B的最终状态 节点 B的新状态 节点 B 节点 A 节点 C 4. GNN的基本模型
图神经网络的基本模型通过上述过程在多层网络中逐层传播和聚合信息。以下是几种主要的GNN模型
图卷积网络Graph Convolutional Network, GCN利用卷积操作在图上进行信息聚合能够捕捉局部图结构特征。图注意力网络Graph Attention Network, GAT引入注意力机制为每个邻居节点分配不同的权重从而实现更灵活的信息聚合。图自编码器Graph Autoencoder通过编码器-解码器结构实现图数据的自监督学习。图对抗网络Graph GANs利用生成对抗网络在图结构数据中生成和判别节点及边的信息。
通过对这些模型的理解可以更好地应用GNN处理实际的图结构数据。接下来我们将详细介绍这些主要的图神经网络模型及其应用。 三、主要的图神经网络模型
图神经网络GNN在近年来的发展中涌现出多种模型每种模型都有其独特的优势和应用场景。以下是几种主要的GNN模型及其基本原理和应用示例。
1. 图卷积网络Graph Convolutional Network, GCN
GCN利用卷积操作在图结构数据上进行信息聚合能够有效捕捉局部图结构特征。GCN的核心思想是通过节点的邻居节点信息来更新该节点的表示。
GCN的前向传播公式为 H ( l 1 ) σ ( D − 1 2 A D − 1 2 H ( l ) W ( l ) ) H^{(l1)} \sigma \left( D^{-\frac{1}{2}} A D^{-\frac{1}{2}} H^{(l)} W^{(l)} \right) H(l1)σ(D−21AD−21H(l)W(l))
其中 H ( l ) H^{(l)} H(l)表示第 l l l层的节点特征矩阵 A A A表示邻接矩阵 D D D表示度矩阵 W ( l ) W^{(l)} W(l)表示第 l l l层的权重矩阵 σ ( ⋅ ) \sigma(\cdot) σ(⋅)表示激活函数。
以下是一个简单的GCN代码示例
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import networkx as nx
from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.nn import GCNConv# 加载数据集
dataset Planetoid(root/tmp/Cora, nameCora)class GCN(nn.Module):def __init__(self):super(GCN, self).__init__()self.conv1 GCNConv(dataset.num_node_features, 16)self.conv2 GCNConv(16, dataset.num_classes)def forward(self, data):x, edge_index data.x, data.edge_indexx self.conv1(x, edge_index)x F.relu(x)x F.dropout(x, trainingself.training)x self.conv2(x, edge_index)return F.log_softmax(x, dim1)# 模型训练和评估代码略2. 图注意力网络Graph Attention Network, GAT
GAT引入了注意力机制为每个邻居节点分配不同的权重从而实现更灵活的信息聚合。注意力机制使得模型能够根据邻居节点的重要性来更新节点的表示。
GAT的核心思想是通过注意力机制计算邻居节点的权重 e i j LeakyReLU ( a T [ W h i ∥ W h j ] ) e_{ij} \text{LeakyReLU}(\mathbf{a}^T [\mathbf{W} \mathbf{h}_i \parallel \mathbf{W} \mathbf{h}_j]) eijLeakyReLU(aT[Whi∥Whj]) α i j exp ( e i j ) ∑ k ∈ N i exp ( e i k ) \alpha_{ij} \frac{\exp(e_{ij})}{\sum_{k \in N_i} \exp(e_{ik})} αij∑k∈Niexp(eik)exp(eij)
以下是一个简单的GAT代码示例
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.nn import GATConv# 加载数据集
dataset Planetoid(root/tmp/Cora, nameCora)class GAT(nn.Module):def __init__(self):super(GAT, self).__init__()self.conv1 GATConv(dataset.num_node_features, 8, heads8, dropout0.6)self.conv2 GATConv(8*8, dataset.num_classes, heads1, concatTrue, dropout0.6)def forward(self, data):x, edge_index data.x, data.edge_indexx F.dropout(x, p0.6, trainingself.training)x self.conv1(x, edge_index)x F.elu(x)x F.dropout(x, p0.6, trainingself.training)x self.conv2(x, edge_index)return F.log_softmax(x, dim1)# 模型训练和评估代码略3. 图自编码器Graph Autoencoder
图自编码器通过编码器-解码器结构实现图数据的自监督学习主要用于图的重构和表示学习。
以下是一个简单的图自编码器代码示例
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConvclass GAE(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(GAE, self).__init__()self.conv1 GCNConv(in_channels, 2 * out_channels)self.conv2 GCNConv(2 * out_channels, out_channels)def encode(self, x, edge_index):x F.relu(self.conv1(x, edge_index))return self.conv2(x, edge_index)def decode(self, z, edge_index):return torch.sigmoid((z[edge_index[0]] * z[edge_index[1]]).sum(dim1))def forward(self, data):z self.encode(data.x, data.edge_index)return self.decode(z, data.edge_index)# 模型训练和评估代码略4. 图对抗网络Graph GANs
图对抗网络通过生成对抗网络GAN的框架来处理图结构数据生成高质量的图数据表示。
以下是一个简单的图对抗网络代码示例
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch_geometric.datasets import Planetoid
from torch_geometric.nn import GCNConvclass Generator(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(Generator, self).__init__()self.conv1 GCNConv(in_channels, 2 * out_channels)self.conv2 GCNConv(2 * out_channels, out_channels)def forward(self, x, edge_index):x F.relu(self.conv1(x, edge_index))return self.conv2(x, edge_index)class Discriminator(nn.Module):def __init__(self, in_channels):super(Discriminator, self).__init__()self.conv GCNConv(in_channels, 1)def forward(self, x, edge_index):return torch.sigmoid(self.conv(x, edge_index))# 模型训练和评估代码略通过这些模型可以在不同的应用场景中选择合适的图神经网络以实现对图结构数据的有效处理和分析。在实际应用中通常需要根据具体的数据特点和任务要求对模型进行调整和优化。 四、图神经网络的应用场景
图神经网络GNN因其强大的建模能力和灵活性在许多领域都有广泛的应用。以下是几个主要的应用场景及其具体案例
1. 社交网络分析
在社交网络中用户之间的关系可以自然地表示为图结构。GNN在以下几个方面有显著的应用
用户推荐通过捕捉用户之间的关系和行为模式GNN可以预测用户的兴趣推荐可能感兴趣的朋友或内容。例如Pinterest使用PinSage一种基于GCN的模型来进行内容推荐。 #mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .label text,#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .node rect,#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .node circle,#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .node ellipse,#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .node polygon,#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-GQe7BkBjz5FvOFQk :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 用户 A 内容 B 内容 C 用户 D 内容 E 代码示例以PinSage为例
import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConvclass PinSage(torch.nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(PinSage, self).__init__()self.conv1 GCNConv(in_channels, out_channels)self.conv2 GCNConv(out_channels, out_channels)def forward(self, x, edge_index):x F.relu(self.conv1(x, edge_index))x self.conv2(x, edge_index)return F.log_softmax(x, dim1)# 数据加载和模型训练代码略社区检测GNN可以有效识别社交网络中的社区结构将相似的用户分组。例如Twitter利用GNN来检测和分析网络中的兴趣社区。 #mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .label text,#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .node rect,#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .node circle,#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .node ellipse,#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .node polygon,#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-l7BCj8BusFS2HAac :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 社区 2 社区 1 用户 E 用户 D 用户 F 用户 B 用户 A 用户 C 代码示例社区检测
import torch
import torch.nn as nn
import torch_geometric.nn as pyg_nnclass CommunityDetectionGNN(nn.Module):def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):super(CommunityDetectionGNN, self).__init__()self.conv1 pyg_nn.GCNConv(in_channels, hidden_channels)self.conv2 pyg_nn.GCNConv(hidden_channels, out_channels)def forward(self, x, edge_index):x F.relu(self.conv1(x, edge_index))x self.conv2(x, edge_index)return F.log_softmax(x, dim1)# 数据加载和模型训练代码略2. 生物信息学
生物信息学中存在大量的图结构数据如基因-蛋白质相互作用网络、蛋白质结构图等。GNN在以下几个方面表现出色
蛋白质-蛋白质相互作用预测通过建模蛋白质之间的相互作用网络GNN可以预测未发现的蛋白质交互关系帮助揭示生物过程的机制。 #mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .label text,#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .node rect,#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .node circle,#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .node ellipse,#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .node polygon,#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-bEv8PVBR2LreTmsi :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 蛋白质 A 蛋白质 B 蛋白质 C 蛋白质 D 代码示例蛋白质相互作用预测
import torch
import torch.nn as nn
from torch_geometric.nn import GCNConvclass ProteinInteractionGNN(nn.Module):def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):super(ProteinInteractionGNN, self).__init__()self.conv1 GCNConv(in_channels, hidden_channels)self.conv2 GCNConv(hidden_channels, out_channels)def forward(self, x, edge_index):x F.relu(self.conv1(x, edge_index))x self.conv2(x, edge_index)return torch.sigmoid(x)# 数据加载和模型训练代码略药物发现GNN可以用来分析化合物分子的结构预测其生物活性从而加速新药的发现。例如GraphDTA使用GNN来预测药物-靶点的结合亲和力。 #mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .label text,#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .node rect,#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .node circle,#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .node ellipse,#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .node polygon,#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-B0etAyYqt2BH2Ggx :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 药物 A 靶点 B 药物 C 靶点 D 代码示例药物发现
import torch
import torch.nn as nn
from torch_geometric.nn import GCNConvclass DrugTargetGNN(nn.Module):def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):super(DrugTargetGNN, self).__init__()self.conv1 GCNConv(in_channels, hidden_channels)self.conv2 GCNConv(hidden_channels, out_channels)def forward(self, x, edge_index):x F.relu(self.conv1(x, edge_index))x self.conv2(x, edge_index)return torch.sigmoid(x)# 数据加载和模型训练代码略3. 化学分子图
化学分子可以表示为图结构其中节点代表原子边代表化学键。GNN在以下几个方面有重要应用
分子性质预测通过建模分子的图结构GNN可以预测分子的物理化学性质如溶解度、稳定性等。这在材料科学和药物设计中尤为重要。例如ChemProp使用GCN来预测分子的各种性质。 #mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .label text,#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .node rect,#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .node circle,#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .node ellipse,#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .node polygon,#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-et3ltoMlS1o48v6B :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 碳原子 氧原子 氢原子 氢原子 氢原子 氢原子 代码示例分子性质预测
import torch
import torch.nn as nn
from torch_geometric.nn import GCNConvclass MolecularPropertyGNN(nn.Module):def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):super(MolecularPropertyGNN, self).__init__()self.conv1 GCNConv(in_channels, hidden_channels)self.conv2 GCNConv(hidden_channels, out_channels)def forward(self, x, edge_index):x F.relu(self.conv1(x, edge_index))x self.conv2(x, edge_index)return x# 数据加载和模型训练代码略新药研发通过分析分子图结构GNN可以生成具有特定性质的新分子帮助化学家设计新药。 #mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .label text,#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .node rect,#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .node circle,#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .node ellipse,#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .node polygon,#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-wSciGsRLjC9YSRoi :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 新分子 A 属性 B 新分子 C 属性 D 代码示例新药研发
import torch
import torch.nn as nn
from torch_geometric.nn import GCNConvclass DrugDiscoveryGNN(nn.Module):def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):super(DrugDiscoveryGNN, self).__init__()self.conv1 GCNConv(in_channels, hidden_channels)self.conv2 GCNConv(hidden_channels, out_channels)def forward(self, x, edge_index):x F.relu(self.conv1(x, edge_index))x self.conv2(x, edge_index)return x# 数据加载和模型训练代码略4. 交通网络
在交通系统中路网可以表示为图结构其中节点代表交叉口边代表道路。GNN在以下几个方面具有应用前景
路径优化通过分析交通路网的图结构GNN可以优化路径选择提高交通效率。 #mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .label text,#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .node rect,#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .node circle,#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .node ellipse,#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .node polygon,#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-UGw8anWXX9sdhj9c :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 交叉口 A 交叉口 B 交叉口 C 交叉口 D 代码示例路径优化
import torch
import torch.nn as nn
from torch_geometric.nn import GCNConvclass TrafficPathOptimizationGNN(nn.Module):def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):super(TrafficPathOptimizationGNN, self).__init__()self.conv1 GCNConv(in_channels, hidden_channels)self.conv2 GCNConv(hidden_channels, out_channels)def forward(self, x, edge_index):x F.relu(self.conv1(x, edge_index))x self.conv2(x, edge_index)return x# 数据加载和模型训练代码略交通流量预测GNN可以通过建模历史交通数据预测未来的交通流量帮助交通管理部门做出更好的决策。例如ST-GCN使用GNN来进行交通流量预测效果显著。 #mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .label text,#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .node rect,#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .node circle,#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .node ellipse,#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .node polygon,#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-3jHxAamHFnabSE6r :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 流量数据 流量数据 流量数据 流量数据 交叉口 A 交叉口 B 交叉口 C 交叉口 D 代码示例交通流量预测
import torch
import torch.nn as nn
from torch_geometric.nn import GCNConvclass TrafficFlowPredictionGNN(nn.Module):def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):super(TrafficFlowPredictionGNN, self).__init__()self.conv1 GCNConv(in_channels, hidden_channels)self.conv2 GCNConv(hidden_channels, out_channels)def forward(self, x, edge_index):x F.relu(self.conv1(x, edge_index))x self.conv2(x, edge_index)return x# 数据加载和模型训练代码略5. 自然语言处理
在自然语言处理NLP领域文本数据可以表示为图结构如句子之间的关系、词语之间的依赖关系等。GNN在以下几个方面有广泛应用
句子关系建模通过建模句子之间的关系GNN可以提升问答系统和文本分类的性能。例如Text GCN利用GCN对文档进行分类。 #mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .label text,#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .node rect,#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .node circle,#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .node ellipse,#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .node polygon,#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-BulPeeIUhpvCrp30 :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 句子1 词1 词2 句子2 词3 代码示例句子关系建模
import torch
import torch.nn as nn
from torch_geometric.nn import GCNConvclass TextGCN(nn.Module):def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels):super(TextGCN, self).__init__()self.conv1 GCNConv(in_channels, hidden_channels)self.conv2 GCNConv(hidden_channels, out_channels)def forward(self, x, edge_index):x F.relu(self.conv1(x, edge_index))x self.conv2(x, edge_index)return F.log_softmax(x, dim1)# 数据加载和模型训练代码略知识图谱GNN可以用来处理和推理知识图谱中的信息提升知识图谱的完备性和准确性。例如R-GCN使用GNN来推理知识图谱中的实体关系。 #mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .label text,#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .node rect,#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .node circle,#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .node ellipse,#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .node polygon,#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-27mieYVeMpxfBrzo :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 实体1 关系1 实体2 关系2 实体3 关系3 代码示例知识图谱推理
import torch
import torch.nn as nn
from torch_geometric.nn import RGCNConvclass KnowledgeGraphGNN(nn.Module):def __init__(self, in_channels, hidden_channels, out_channels, num_relations):super(KnowledgeGraphGNN, self).__init__()self.conv1 RGCNConv(in_channels, hidden_channels, num_relations)self.conv2 RGCNConv(hidden_channels, out_channels, num_relations)def forward(self, x, edge_index, edge_type):x F.relu(self.conv1(x, edge_index, edge_type))x self.conv2(x, edge_index, edge_type)return F.log_softmax(x, dim1)# 数据加载和模型训练代码略这些案例展示了图神经网络在不同领域中的广泛应用和巨大潜力。通过结合领域知识和先进的图神经网络技术可以进一步推动各领域的研究和应用进展。 五、总结 图神经网络GNN凭借其强大的建模能力和灵活性在许多领域展现了巨大的潜力和广泛的应用。在社交网络分析中GNN能够通过用户之间的关系和行为模式进行精准的用户推荐和社区检测显著提升社交平台的用户体验。在生物信息学领域GNN通过建模基因-蛋白质相互作用网络和蛋白质结构图促进了蛋白质-蛋白质相互作用预测和新药发现推动了生命科学的进步。化学分子图的建模使得GNN在分子性质预测和新药研发方面表现优异帮助科学家加速材料科学和药物设计的进程。在交通网络中GNN通过对交通路网的分析优化了路径选择和交通流量预测提高了交通系统的效率和安全性。在自然语言处理领域GNN通过建模句子之间的关系和处理知识图谱提升了文本分类、问答系统和知识图谱推理的性能。 这些应用案例不仅展示了GNN在不同领域中的广泛适用性和巨大潜力还体现了GNN在处理复杂图结构数据方面的独特优势。未来随着研究的深入和技术的发展图神经网络有望在更多领域产生深远影响为解决复杂的现实问题提供强有力的工具。通过不断探索和优化GNN模型将进一步推动各领域的创新和进步。
