图神经网络的应用
1. 计算机视觉领域（Computer Vision）
图形神经网络的最大应用领域之一是计算机视觉。研究人员在场景图生成、点云分类与分割、动作识别等多个方面探索了利用图结构的方法。
在场景图生成中，对象之间的语义关系有助于理解视觉场景背后的语义含义。给定一幅图像，场景图生成模型检测和识别对象，并预测对象对之间的语义关系。另一个应用程序通过生成给定场景图的真实图像来反转该过程。自然语言可以被解析为语义图，其中每个词代表一个对象，这是一个有希望的解决方案，以合成给定的文本描述图像。
在点云分类和分割中，点云是激光雷达扫描记录的一组三维点。此任务的解决方案使激光雷达设备能够看到周围的环境，这通常有利于无人驾驶车辆。为了识别点云所描绘的物体，将点云转换为k-最近邻图或叠加图，并利用图论进化网络来探索拓扑结构。
在动作识别中，识别视频中包含的人类动作有助于从机器方面更好地理解视频内容。一组解决方案检测视频剪辑中人体关节的位置。由骨骼连接的人体关节自然形成图表。给定人类关节位置的时间序列，应用时空神经网络来学习人类行为模式。
此外，图形神经网络在计算机视觉中应用的可能方向也在不断增加。这包括人-物交互、少镜头图像分类、语义分割、视觉推理和问答等。
2. 推荐系统（Recommender Systems）
基于图的推荐系统以项目和用户为节点。通过利用项目与项目、用户与用户、用户与项目之间的关系以及内容信息，基于图的推荐系统能够生成高质量的推荐。推荐系统的关键是评价一个项目对用户的重要性。因此，可以将其转换为一个链路预测问题。目标是预测用户和项目之间丢失的链接。为了解决这个问题，有学者提出了一种基于GCN的图形自动编码器。还有学者结合GCN和RNN，来学习用户对项目评分的隐藏步骤。
3. 交通（Traffic）
交通拥堵已成为现代城市的一个热点社会问题。准确预测交通网络中的交通速度、交通量或道路密度，在路线规划和流量控制中至关重要。有学者采用基于图的时空神经网络方法来解决这些问题。他们模型的输入是一个时空图。在这个时空图中，节点由放置在道路上的传感器表示，边由阈值以上成对节点的距离表示，每个节点都包含一个时间序列作为特征。目标是预测一条道路在时间间隔内的平均速度。另一个有趣的应用是出租车需求预测。这有助于智能交通系统有效利用资源，节约能源。
4. 生物化学（Chemistry）
在化学中，研究人员应用图神经网络研究分子的图结构。在分子图中，原子为图中的节点，化学键为图中的边。节点分类、图形分类和图形生成是分子图的三个主要任务，它们可以用来学习分子指纹、预测分子性质、推断蛋白质结构、合成化合物。
5. 其他
除了以上四个领域外，图神经网络还已被探索可以应用于其他问题，如程序验证、程序推理、社会影响预测、对抗性攻击预防、电子健康记录建模、脑网络、事件检测和组合优化。
，在路线规划和流量控制中至关重要。有学者采用基于图的时空神经网络方法来解决这些问题。他们模型的输入是一个时空图。在这个时空图中，节点由放置在道路上的传感器表示，边由阈值以上成对节点的距离表示，每个节点都包含一个时间序列作为特征。目标是预测一条道路在时间间隔内的平均速度。另一个有趣的应用是出租车需求预测。这有助于智能交通系统有效利用资源，节约能源。
