关于GNN输入类型及图生成方式的技术问询

生成GNN用的图核心是定义节点、节点特征和边，不同类型的原始输入对应不同的构建逻辑，常见场景如下：

• 结构化表格数据
  把表格里的每一行数据当成一个节点，节点特征就是该行的所有属性值（比如用户的年龄、性别、消费金额）。节点间的边可以这么建：

  • 按业务逻辑：比如用户-商品表中，用户买过某商品就给两者连边；
  • 按特征相似度：计算任意两个节点特征的余弦相似度，超过设定阈值就连边；
  • 按领域规则：同组、同类别、同地区的节点之间连边。

• 文本数据

  • 单篇文本：把每个词作为节点，节点特征用预训练词嵌入（比如Word2Vec、BERT的输出向量）。边可以是滑动窗口内的共现关系（比如窗口大小设为3，每个词和前后两个词连边），或者用句法分析得到的依存关系来建边（比如主谓、动宾关系）。
  • 多篇文本：把每篇文本作为一个节点，节点特征用文本的整体向量（比如TF-IDF向量、BERT的句嵌入）。边可以基于文本内容的相似度，或者同标签、同主题的文本之间连边。

• 图像数据

  • 像素级：把每个像素作为节点，特征就是RGB值或灰度值，边连接上下左右的相邻像素（或8邻域像素）；
  • 超像素/区域级：用超像素分割把图像分成若干块，每块作为节点，特征是块内像素的统计特征（如均值、方差），边连接空间上相邻的超像素；也可以用目标检测得到的区域作为节点，边基于区域的重叠度或语义相关性构建。

• 时序数据
  把每个时间步的观测值作为节点，特征是该时间步的所有变量值。边可以是相邻时间步的序列连接（比如t时刻和t+1时刻连边），或者基于时间步之间的特征相似度来建边；如果是多变量时序，也可以把每个变量作为节点，边基于变量间的相关性（如皮尔逊相关系数）来建立。

• 领域专属场景
  完全贴合业务需求来定义：比如社交网络里，用户是节点，关注/好友关系是边；分子结构里，原子是节点，化学键是边，节点特征是原子序数、电负性这类属性；知识图谱里，实体是节点，实体间的关系是边。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bharathwajan