第一章圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述第二章基于GAT的節(jié)點(diǎn)分類方法第三章基于LightGCN的節(jié)點(diǎn)分類方法第四章基于其他GNN模型的節(jié)點(diǎn)分類方法第五章GNN的未來發(fā)展方向第六章GNN的未來發(fā)展方向01第一章圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述引入：節(jié)點(diǎn)分類問題背景內(nèi)容背景具體場景引入傳統(tǒng)方法的局限性節(jié)點(diǎn)分類的重要性社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶分類高斯分布假設(shè)的失效分析：GCN基本原理與架構(gòu)內(nèi)容框架關(guān)鍵操作詳解應(yīng)用場景舉例圖卷積層的計(jì)算過程歸一化鄰接矩陣和可學(xué)習(xí)權(quán)重Reddit評論數(shù)據(jù)集論證：GCN實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析內(nèi)容對比消融實(shí)驗(yàn)案例不同GCN變體在節(jié)點(diǎn)分類任務(wù)上的性能對比移除注意力機(jī)制和替換激活函數(shù)的影響蛋白質(zhì)功能預(yù)測任務(wù)總結(jié)：GCN的局限性分析內(nèi)容挑戰(zhàn)技術(shù)方案案例計(jì)算復(fù)雜度、層次性缺失和靜態(tài)假設(shè)SpMM優(yōu)化、多層GCN和動態(tài)GCN大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用02第二章基于GAT的節(jié)點(diǎn)分類方法引入：GAT的注意力機(jī)制優(yōu)勢內(nèi)容背景問題引入研究意義GAT在社交網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用注意力機(jī)制的重要性為節(jié)點(diǎn)分類提供更精細(xì)的解決方案分析：GAT模型架構(gòu)與原理內(nèi)容框架關(guān)鍵操作詳解應(yīng)用場景舉例注意力權(quán)重的計(jì)算過程查詢-鍵值對和注意力計(jì)算Reddit評論數(shù)據(jù)集論證：GAT實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析內(nèi)容對比消融實(shí)驗(yàn)案例不同GAT變體在節(jié)點(diǎn)分類任務(wù)上的性能對比移除注意力機(jī)制和替換激活函數(shù)的影響蛋白質(zhì)功能預(yù)測任務(wù)總結(jié)：GAT的局限性分析內(nèi)容挑戰(zhàn)技術(shù)方案案例計(jì)算復(fù)雜度、對稱性假設(shè)和可擴(kuò)展性DropConnect、非對稱GAT和多層GAT大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用03第三章基于LightGCN的節(jié)點(diǎn)分類方法引入：LightGCN的效率優(yōu)勢內(nèi)容背景問題引入研究意義推薦系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)分類預(yù)訓(xùn)練節(jié)點(diǎn)嵌入的局限性為推薦系統(tǒng)提供高效解決方案分析：LightGCN模型架構(gòu)與原理內(nèi)容框架關(guān)鍵操作詳解應(yīng)用場景舉例多層聚合的過程預(yù)評分矩陣和多層聚合YouTube數(shù)據(jù)集論證：LightGCN實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析內(nèi)容對比消融實(shí)驗(yàn)案例不同LightGCN變體在節(jié)點(diǎn)分類任務(wù)上的性能對比移除Dropout和替換GCN的影響YouTube數(shù)據(jù)集總結(jié)：LightGCN的局限性分析內(nèi)容挑戰(zhàn)技術(shù)方案案例靜態(tài)假設(shè)、評分依賴和表達(dá)能力多層GCN增強(qiáng)、動態(tài)LightGCN和多模態(tài)融合大規(guī)模社交網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用04第四章基于其他GNN模型的節(jié)點(diǎn)分類方法引入：更通用的GNN模型內(nèi)容背景問題引入研究意義Cora數(shù)據(jù)集的應(yīng)用不同GNN模型的比較為節(jié)點(diǎn)分類提供更多選擇分析：SAGE模型架構(gòu)與原理內(nèi)容框架關(guān)鍵操作詳解應(yīng)用場景舉例隨機(jī)采樣鄰居節(jié)點(diǎn)可學(xué)習(xí)權(quán)重和ReLU激活函數(shù)WikiMaths數(shù)據(jù)集論證：AGNN模型架構(gòu)與原理內(nèi)容框架關(guān)鍵操作詳解應(yīng)用場景舉例注意力權(quán)重的計(jì)算過程查詢-鍵值對和門控機(jī)制Reddit評論數(shù)據(jù)集總結(jié)：RGCN模型架構(gòu)與原理內(nèi)容框架關(guān)鍵操作詳解應(yīng)用場景舉例關(guān)系感知卷積的過程可學(xué)習(xí)權(quán)重和ReLU激活函數(shù)Cora數(shù)據(jù)集比較：多種GNN模型的性能對比內(nèi)容對比差異分析案例SAGE、AGNN、RGCN、LightGCN、GAT的性能對比SAGE、AGNN、RGCN、LightGCN、GAT的差異分析WikiMaths數(shù)據(jù)集05第五章GNN的未來發(fā)展方向引入：GNN的未來挑戰(zhàn)與機(jī)遇內(nèi)容背景問題引入研究意義社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶分類未來需要處理更動態(tài)、更大規(guī)模、更多模態(tài)的圖數(shù)據(jù)探索GNN的未來發(fā)展方向分析：GNN的可擴(kuò)展性研究內(nèi)容框架技術(shù)方案案例分布式訓(xùn)練的過程PyTorchGeometric和DGL優(yōu)化計(jì)算效率微博圖的應(yīng)用論證：GNN的動態(tài)性研究內(nèi)容框架技術(shù)方案案例時(shí)序GNN的應(yīng)用RGAT和T-GCN的原理YouTube數(shù)據(jù)集總結(jié)：GNN的多模態(tài)融合研究內(nèi)容框架技術(shù)方案案例多任務(wù)學(xué)習(xí)的應(yīng)用MT-GNN、AMGAT和GMN的原理YouTube數(shù)據(jù)集總結(jié)：GNN的公平性與可解釋性研究內(nèi)容挑戰(zhàn)技術(shù)方案案例公平性、可解釋性和魯棒性FairGCN、ExplainableGAT和RobustGCN的原理IMDB電影評論數(shù)據(jù)集總結(jié)：GNN的標(biāo)準(zhǔn)化與工業(yè)應(yīng)用內(nèi)容框架技術(shù)方案案例PyTorchGeometric的應(yīng)用DGL和GraphScope優(yōu)化計(jì)算效率騰訊社交網(wǎng)絡(luò)06第六章GNN的未來發(fā)展方向引入：GNN的未來挑戰(zhàn)與機(jī)遇內(nèi)容背景問題引入研究意義社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶分類未來需要處理更動態(tài)、更大規(guī)模、更多模態(tài)的圖數(shù)據(jù)探索GNN的未來發(fā)展方向分析：GNN的可擴(kuò)展性研究內(nèi)容框架技術(shù)方案案例分布式訓(xùn)練的過程PyTorchGeometric和DGL優(yōu)化計(jì)算效率微博圖的應(yīng)用論證：GNN的動態(tài)性研究內(nèi)容框架技術(shù)方案案例時(shí)序GNN的應(yīng)用RGAT和T-GCN的原理YouTube數(shù)據(jù)集總結(jié)：GNN的多模態(tài)融合研究內(nèi)容框架技術(shù)方案案例多任務(wù)學(xué)習(xí)的應(yīng)用MT-GNN、AMGAT和GMN的原理YouTube數(shù)據(jù)集總結(jié)：GNN的公平性與可解釋性研究內(nèi)容挑戰(zhàn)技術(shù)方案案例公平性、可解釋性和魯棒性FairGCN、ExplainableGAT和RobustGCN的原理IMDB電影評論數(shù)據(jù)集總結(jié)：GNN的標(biāo)準(zhǔn)化與工業(yè)應(yīng)用內(nèi)容框架技術(shù)方案案例PyTorchGeometric的應(yīng)用DGL和GraphScope優(yōu)化計(jì)算效率騰訊社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)束頁：總結(jié)與展望GNN將在