什麼是圖神經網路（GNN），類型與應用？

圖神經網路（GNN） 是一種用來處理 圖形結構資料 的機器學習方法。不同於一般神經網路只能處理影像或文字等規則資料，GNN 能夠捕捉節點之間的連結與互動，適合用於 社交網路、藥物分子分析、推薦系統以及區塊鏈行為追蹤。本文將簡介GNN的原理、常見類型與實際應用。

什麼是圖神經網路？

GNN專門用來處理 圖（Graph）結構資料，圖由 節點（Node） 與 邊（Edge） 構成。透過 鄰接資訊聚合與學習，每個節點可以理解自身與整體網路中的角色。

主要機制包括：

• 節點特徵輸入

• 邊的連線關係

• 消息傳遞機制（Message Passing）

• 特徵聚合與更新公式

這些組件讓模型能夠捕捉 結構與屬性的綜合資訊。

GNN的主要類型

常見GNN架構有：

• GCN（Graph Convolutional Network）：進行類似卷積的鄰居聚合

• GAT（Graph Attention Network）：以注意力方式選擇鄰居重要性

• GraphSAGE：採樣小範圍鄰居，降低運算成本

• GGNN（Gated GNN）：引入時間序列與門控機制

• 異質圖GNN：支援多種類型節點與邊的圖結構

每種模型針對不同場景，權衡效能與複雜度。

GNN的實際應用範例

圖神經網路可應用於多種場景，包括：

• 社群平台分析：人際關係建模與社群推薦

• 個人化推薦：根據用戶與內容關係預測行為

• 分子結構研究：藥物開發與分子屬性預測

• 區塊鏈追蹤：發現資金流向與地址群組

• 搜尋強化：知識圖譜問答與語意擴充

GNN讓AI能夠 “看懂關係” 而非僅是單點資料。

使用注意事項

使用GNN時應注意：

• 設計具有意義的節點與邊特徵

• 注意圖結構的 大小與稀疏程度

• 謹防 層數過多導致特徵模糊化（過平滑）

• 新節點預測應採用 歸納訓練策略

設計良好的GNN架構將大幅提升模型表現與應用價值。

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