MATLAB基础应用精讲-【图像处理】GNN图神经网络(附python代码实现)
目录
1.1.2 性能指标(Performance metrics)
5. PPI (Protein-Protein Interaction) 数据集
前言
图神经网络由于其在处理非欧空间数据和复杂特征方面的优势，受到广泛关注并应用于推荐系统、知识图谱、交通道路分析等场景。
图结构可描述复杂关系，如基因结构、通信网络、交通路线、社交网络等。图计算挖掘结构信息，但无法学习节点特征。神经网络在欧氏空间数据上表现优越，但无法直接应用于非欧氏空间的图数据。图神经网络结合图计算和神经网络优势，处理非欧氏空间数据及其复杂特征，应用于网络链接预测、推荐系统和交通道路分析等场景。实际应用中，图数据规模庞大，如百亿级节点、千亿级边，存储开销超过10TB。GNN在大规模数据中面临计算效率、内存管理和分布式通信开销的挑战。图神经网络模型在大规模数据应用中面临的挑战可分为图数据结构、图神经网络模型、数据规模、硬件平台。
(1) 图数据结构。图数据结构的不规则性、稀疏性、动态性、节点邻居数量呈幂律分布及样本间相互依赖，对高效访存和分布式计算系统提出挑战。
(2) 图神经网络模型。节点高维表示是图神经网络的显著特征，提高模型能力，但计算和内存开销增大&#x
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