图神经网络

一、主要思想：学习CNN获取空间特征的方法，来获取空间结构化特征

　　1）一个图节点的特征主要包含：图节点自身的特征（如节点标签、描述等）、图节点与其它节点之间的关联特征（也就是这里的结构化特征）

　　2）对于结构化特征的学习，主要涉及到图结构中的三要素：节点、边、子图

二、涉及的方面：

　　1）图表示学习：embedding

　　2）图网络结构

　　3）图注意力机制

　　4）子图采样

　　5）图结构生成

　　6）图网络迁移学习

三、应用方向：

　　1）基于关系明显的图数据挖掘：节点分类、节点状态预测、节点链接预测等

　　2）基于关系模糊的图数据建模与推理：人物姿态识别（把人物关节点作为建模为图节点数据）、场景识别、获取最短路径等

　　　　建模流程：

　　　　　　1、图节点预表示（embedding）

　　　　　　2、正负样本采样：单节点样本、节点对样本

　　　　　　3、抽取封闭子图

　　　　　　4、子图特征融合

　　　　　　5、网络配置

　　　　　　6、训练和测试