图神经网络是近年来在机器学习领域取得显著进展的一种新型神经网络架构，其主要特点是能够处理非欧几里得结构的数据，尤其是图数据。图数据在现实世界中非常普遍，比如社交网络、推荐系统、化学分子结构、知识图谱等都可以用图的方式来表示。图神经网络通过学习图中的节点、边以及整个图的结构信息来提取特征，并对图数据进行分析。
图神经网络的应用领域非常广泛，其热度在学术圈和工业界持续上升。例如，在芯片设计领域，图神经网络可以用于场景分析与问题推理，提高设计的效率和质量；在推荐系统中，它可以利用用户和商品之间的复杂关系网络来提升推荐的准确性和个性化程度；在欺诈检测和风控领域，图神经网络能够分析交易网络中的异常模式，帮助识别潜在的欺诈行为；在知识图谱的构建和应用中，图神经网络能够用于丰富和优化知识结构；在道路交通和动态流量预测中，它可以根据交通网络的拓扑结构来预测交通流量和拥堵情况；在自动驾驶和无人机等场景中，图神经网络可以处理复杂的感知和决策任务；在化学和医疗领域，它有助于分子结构的分析和药物的研发。
图神经网络的核心概念包括图的基本组成、邻接矩阵以及特征提取。图由节点（Node）和边（Edge）组成，邻接矩阵用来表示节点之间的连接关系。在图像和文本任务中，虽然也可以将数据以图的形式来表示，但由于图像和文本数据格式的固定性，一般不需要特殊的邻接矩阵。例如，图像数据在预处理阶段通常会调整为固定大小，然后使用卷积神经网络提取特征；而文本数据则使用固定长度和词向量来表示。
图神经网络的设计和应用可以分为图级别、节点级别和边级别。图级别任务是指对整个图进行的操作，比如识别分子结构是否含有环路，分子的身份等；节点级别任务关注于单个节点，比如预测节点的类别或属性；边级别任务关注于边之间的关系，比如预测边的类型或权重。
图神经网络在处理具有复杂结构关系的数据时显示出其独特的优点，尤其是在传统深度学习模型难以应用的场景中。它不仅能够提取数据中的局部特征，还能捕捉数据的全局信息，从而更加全面地理解和学习图数据的内在特性。
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