摘要

本文是对图学习理论基础和前沿的综述，旨在为理解和分析具有复杂结构的数据提供全面的理论指导。文章涵盖了图学习的基本方法、表达能力、泛化能力、优化方法等方面，并探讨了图神经网络在长程和高阶交互方面的问题。此外，文章还介绍了图学习的应用领域和未来研究方向。

原理

文章介绍了图学习的基本方法，包括图嵌入、图核和图神经网络。图神经网络通过消息传递机制实现节点信息的迭代更新，其类型包括谱图神经网络、空间图神经网络和几何图神经网络。此外，文章还讨论了图神经网络的局限性和改进方法，如引入注意力机制、使用残差连接等。

流程

文章详细介绍了图学习的工作流程，包括数据预处理、模型训练和模型评估。在数据预处理阶段，需要对图数据进行清洗和预处理，以便模型能够更好地学习。在模型训练阶段，需要选择合适的模型结构和训练算法，并对模型进行训练。在模型评估阶段，需要使用合适的评估指标对模型进行评估，以确定模型的性能。

应用

文章介绍了图学习的应用前景，包括节点分类、链接预测、图分类/回归、生成任务等。此外，文章还讨论了图学习在分子性质预测、交通分析、社交网络分析、物理模拟、组合优化等领域的应用。