图神经网络在大规模数据处理中的应用综述.docx

图神经网络在大规模数据处理中的应用综述

目录

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2图神经网络发展历程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3大规模数据特性概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.4本文组织结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、图神经网络基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1图结构表示方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2图卷积网络模型详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.3图注意力机制原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.4其他关键图神经网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.5GNN训练与优化挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

三、大规模数据处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.1分布式图存储方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2并行图处理框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.3数据分区与负载均衡策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.4特征工程与降维方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

3.5大规模图数据采集与管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

四、图神经网络在大规模数据处理中的应用场景．．．．．．．．．．．．．．．27

4.1社交网络分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.1.1用户关系挖掘．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

4.1.2疾病传播预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

4.2推荐系统优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.2.1用户兴趣建模．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.2.2商品关联分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

4.3网络安全态势感知．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

4.3.1异常行为检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.3.2恶意软件分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.4生物学信息处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

4.4.1蛋白质相互作用预测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

4.4.2化合物活性评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

4.5知识图谱构建与推理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

4.5.1实体链接与消歧．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

4.5.2知识问答系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

五、关键技术与算法创新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

5.1高效图神经网络架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

5.2跨网络融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

5.3边缘计算与GNN结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

5.4可解释性与可视化技术．．．．．．．．．．．