100_图神经网络（Graph Neural Networks）

问题 1： 什么是图神经网络（GNN）？
回答： 图神经网络（GNN）是一种专门用于处理图数据的机器学习模型，能够有效分析图结构中的节点和边的关系。

问题 2： GNN 主要应用于哪些领域？
回答： GNN 广泛应用于社交网络分析、生物信息学和化学领域，用于处理复杂的图结构数据。

问题 3： GNN 的核心思想是什么？
回答： GNN 的核心思想是通过消息传递机制，将节点与其邻居节点的信息进行聚合和更新，从而学习图结构的特征。

问题 4： 为什么 GNN 适合处理图数据？
回答： 因为 GNN 能够直接处理非欧几里得数据（如图结构），并捕捉节点之间的复杂关系，这是传统机器学习模型难以实现的。

问题 5： GNN 与传统神经网络的主要区别是什么？
回答： 传统神经网络处理的是规则结构的数据（如图像或文本），而 GNN 专门设计用于处理不规则的图结构数据。

问题 6： GNN 在社交网络分析中有哪些具体应用？
回答： 在社交网络中，GNN 可以用于社区检测、节点分类、链接预测等任务，帮助分析用户行为和网络结构。

问题 7： GNN 如何应用于生物信息学？
回答： 在生物信息学中，GNN 可以用于蛋白质相互作用预测、基因网络分析以及药物分子设计等任务。

问题 8： GNN 在化学领域的作用是什么？
回答： 在化学领域，GNN 可以用于分子性质预测、化学反应预测以及新药物分子的设计与优化。

问题 9： GNN 的消息传递机制是如何工作的？
回答： 消息传递机制通过将每个节点的特征与其邻居节点的特征进行聚合，并更新节点状态，从而逐步学习图结构的全局信息。

问题 10： GNN 的未来发展方向是什么？
回答： GNN 的未来发展方向包括提高模型的可扩展性、增强对动态图数据的处理能力，以及探索更广泛的应用场景。