圖神經網絡
一、主要思想：學習CNN獲取空間特征的方法，來獲取空間結構化特征
1）一個圖節點的特征主要包含：圖節點自身的特征（如節點標簽、描述等）、圖節點與其它節點之間的關聯特征（也就是這裏的結構化特征）
2）對於結構化特征的學習，主要涉及到圖結構中的三要素：節點、邊、子圖
二、涉及的方面：
1）圖表示學習：embedding
2）圖網絡結構
3）圖註意力機制
4）子圖采樣
5）圖結構生成
6）圖網絡遷移學習
三、應用方向：
1）基於關系明顯的圖數據挖掘：節點分類、節點狀態預測、節點鏈接預測等
2）基於關系模糊的圖數據建模與推理：人物姿態識別（把人物關節點作為建模為圖節點數據）、場景識別、獲取最短路徑等
建模流程：
1、圖節點預表示（embedding）
2、正負樣本采樣：單節點樣本、節點對樣本
3、抽取封閉子圖
4、子圖特征融合
5、網絡配置
6、訓練和測試
圖神經網絡
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