图神经网络 (GNN) 是一种旨在对图形结构数据进行操作的神经网络，其中数据点表示为由边连接的节点。GNN 用于对图中节点之间的关系和交互进行建模，这使得它们对于涉及网络数据的任务（例如社交网络、分子结构和推荐系统）特别有用。图神经网络的意义在于它能够捕获自然表现为图形的数据中的依赖关系和模式。
GNN 通过允许网络从单个节点的特征和图表的结构中学习，从而扩展了传统神经网络以处理图形数据。在训练期间，GNN 聚合和转换来自相邻节点的信息，以生成捕获局部和全局图形结构的节点嵌入。此过程使 GNN 能够执行各种任务，例如节点分类、链接预测和图形分类。在数据点之间的关系与数据点本身同样重要的场景中，例如预测化学中分子的特性或检测交易网络中的欺诈行为，GNN尤其有效。
图神经网络对企业很重要，因为它们可以对具有复杂关系的数据进行高级分析，而传统模型可能无法有效捕捉这些关系。在社交媒体平台中，GNN可以通过了解用户之间的关系来增强朋友推荐、社区检测和内容个性化。在电子商务中，GNN可以通过以图表形式分析客户互动和产品相似之处来改善产品推荐。在金融领域，GNN可以通过分析交易网络和识别可疑模式来进行欺诈检测。总体而言，GNN使企业能够充分利用图形结构数据的潜力，从而产生更准确的模型和更好的决策。
总而言之，图神经网络的含义是指专门为处理图形结构数据而设计的神经网络架构。对于企业而言，GNN对于需要了解网络内部关系和互动的任务非常有价值，可以在各个领域推动更复杂、更有效的数据驱动策略。