作者文章归档：王半仙
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：
图生成的应用：药物发现、材料设计、社交网络建模
图生成的意义：理解图的表达、预测图的演变、实现图的模拟、检测图的异常
图生成的发展：（1）根据现实世界构建图（2）传统图生成（3）深度图生成
之前学习的图编码是一个 encoding 的过程，而图生成是一个 decoding 的过程
图生成的目标：给定来自 $p_{data}(G)$ 的图采样，构建模型 $p_{model}(G)$ 学习图的分布
图生成的的过程
模型参数的常见数据类型：
在机器学习术语中，FP32 称为全精度 (4 字节)，而 BF1
独立冗余磁盘阵列（Redundant Array of Independent Disks，RAID）技术
RAID 技术的常见规范
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
碘的作用也非常重要，特别是对于要减肥的人来说，一般来说，经常吃海鲜的人，不会缺碘，比如说海边的人。对于内陆山区的人来说，可能需要补充一些碘。
碘的主要作用，维持甲状腺健康，新陈代谢，免疫系统，认知能力，防止脱发等等。
缺镁的人也比较多，据美国的数据发现，大概一半的人，镁摄入量都不足。
镁的功能也非常多，和精力、肌肉（抽筋）、神经系统、运动表现、心理压力、睡眠质量等等都有关系。
一种很重要的矿物质元素，抗氧化效果也不错，降低 DNA 损害，改善免疫系统，有一定的抗癌功效，还有一个很重要的功效，维护甲状腺健康，还可以减少哮喘。
硒作
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）
