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图神经网络大规模应用综述

目录

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1图神经网络概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2大规模应用的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

图神经网络基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.1图表示学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1.1节点和边的定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.1.2邻接矩阵与邻接矩阵的变种．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.1.3图的稀疏性与稠密性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2图神经网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

2.2.1卷积图神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

2.2.2循环图神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

2.2.3注意力机制在图神经网络中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

2.3训练算法与优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

2.3.1损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.3.2正则化技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

2.3.3训练过程与策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

大规模图数据处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

3.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

3.1.1数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

3.1.2特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.1.3数据增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

3.2图数据库与存储．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.2.1图数据库系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

3.2.2分布式存储方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

3.3大规模图数据集构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

3.3.1数据集选择标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

3.3.2数据集生成方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

图神经网络在各领域的应用案例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

4.1计算机视觉．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

4.1.1图像识别与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

4.1.2目标检测与跟踪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

4.1.3场景理解与重建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

4.2自然语言处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

4.2.1文本分类与聚类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

4.2.2机器翻译与摘要生成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

4.2.3情感分析与对话系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

4.3生物信息学．