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当前的大型图应用场景：
前置知识：CS224W 图机器学习04：GNN 深入理解、CS224W 图机器学习05：GNN 的训练与预测、 CS224W 图机器学习06：GNN 的理论理解
本节主题：如何使得 GNN 的嵌入更具表示力？
一个"完美"的 GNN 应该具备什么特征？
问题 1：
推荐系统可以建模为二分图（bipartite graph）
任务：给定历史图，预测每个用户未来将产生的交互项（链接预测问题）
前置知识：推荐排序模型评价指标
基于嵌入表示的推荐系统建模思路
子图（subgraphs）是构建图的基础块，能够描述和区分图网络
给定图 $G=(V,E)$，可以给出 2 种方式定义子图 $G'=(V',E')$
子图的定义方式 1：节点诱导子图（Node-induced subgraph）
本小节的示例均围绕以下知识图展开：
常见的三种知识图推理类型：
知识图（Knowledge graph）：以图的形式存储知识
知识图示例：生物知识图（蛋白质/药物/疾病/不良事件）
知识图应用：信息检索服务、问答和对话
常见的开源 KG ：知识图数据资源
这类知识图一般是百万级别的，存在很多边的缺失（考虑补齐）
比
异构图（Heterogeneous Graph），存在不同类型的节点和边
即节点和边至少有一个具有多种类型，常见于知识图谱的场景
举例：引文网络
从异构图到标准图：
one-hot 形式的特征，以此区分类型[1, 0] 附加到每个“作者节点”；将特征 [0, 1] 附加到每个“纸节点”关键问题：GNN 节点嵌入能否区分不同节点的局部邻域结构？
GNN 通过邻域定义的计算图生成节点嵌入：
由于 GNN 主要依赖节点特征，而不考虑节点 ID
因此 GNN 无法区分位置同构的节点（节点 1 和节点 2）
图训练的完整 Pipeline：
不同的任务级别需要不同的预测头（Prediction head）
$$ \widehat{\boldsymbol{y}}_v=\mathrm{Head}_{\mathrm{node}}(\mathbf{h}_v^{(L)})=\mathbf{W}^{(H)}\mathbf{h}_v^{(L)} $$
图神经网络（GNN）的通用框架：
所以单层 GNN 的计算过程可表示如下： $$ \begin{aligned} \mathbf{m}_u^{(l)}&=\mathrm{MSG}^{(l)}\left(\math