作者：禅与计算机程序设计艺术
随着人们生活水平的提高，越来越多的人每天都在网络上进行各种各样的活动，如微博、QQ、微信等。这些信息很容易被记录下来并以图形形式呈现，但这给数据分析带来了新的挑战——如何从海量的网络数据中提取有价值的信息？提取信息的手段主要分为两种——基于规则的方法和基于统计方法。而最近几年，深度学习技术（Deep Learning）逐渐成为人们研究和应用的热点。本文将使用图卷积神经网络（Graph Convolutional Neural Network，GCN）对社交网络数据进行分析。GCN是一种用于处理图结构数据的深度学习模型，通过结合节点间的相似性和局部的特征信息，能够有效地捕获全局、整体的网络结构信息。在利用GCN进行社交网络分析时，需要同时考虑节点标签和边权，即要充分利用半监督学习的机制。由于当前计算机计算资源和存储空间的限制，现有的各种技术还无法实现真正意义上的大规模社交网络的实时分析，因此作者提出了一个简化版的算法流程。本文试图阐述如何用GCN进行社交网络分析，并探讨其可能存在的局限性。
2.基本概念术语说明
（1）图谱（Graph）
图谱是由节点（Node）和边（Edge）组成的网络模型。节点可以是实体或者活动，边则代表节点之间的联系。在社交网络领域，节点可以是人、组织机构、事物及网页等，边则可能是表示关注关系、拥有关系、投稿关系等。图谱中通常会包含节点的属性，如年龄、性别、职业等，也可能包含边的属性，如时间戳、权重等。