本文主要是介绍Python GCN、GAT、MP等图神经网络学习，从入门全面概述和讲解GNN，入门到精通图神经网络，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1. 图的分类：
1.1 根据边的方向性：
有向图（Directed Graph）：图中的边具有方向性，表示节点之间的单向关系。例如，A指向B的边表示节点A指向节点B。无向图（Undirected Graph）：图中的边没有方向性，表示节点之间的双向关系。例如，A和B之间的边表示节点A和节点B之间存在连接关系。
1.2 根据边的是否具有权重：
加权图（Weighted Graph）：图中的边具有权重，表示节点之间的强度或距离。例如，一个道路网络中，边的权重可以表示两个城市之间的距离或者通行时间。非加权图（Unweighted Graph）：图中的边没有权重，表示节点之间的存在关系而不考虑具体程度。
1.3 根据节点连接的密集程度：
稠密图（Dense Graph）：稠密图指节点之间具有较多的连接，边的数量接近节点数的平方。在稠密图中，大多数节点之间都有直接的连接。稀疏图（Sparse Graph）：稀疏图指节点之间具有较少的连接，边的数量较少。在稀疏图中，只有少数节点之间有直接的连接。
1.4 根据节点之间是否存在全部连接：
完全图（Complete Graph）：完全图是指任意两个节点之间都有边连接的图。即，在完全图中，每个节点都与其他节点直接连接。非完全图（Non-complete Graph）：非完全图指存在某些节点之间没有边连接的图。
1.5 根据应用领域的特定分类：
社交网络图（Social Network）：用于表示社交网络中用户之间的关系，例如Facebook的好友关系图。知识图谱（Knowledge Graph）：用于表示知识库中实体和实体之间的关联关系，例如Google的Knowledge Graph。通信网络图（Communication Network）：用于表示通信网络中设备之间的连接关系，例如互联网的路由网络。推荐系统图（Recommendation System）：用于表示推荐系统中用户和物品之间的交互关系，例如电商网站的用户购买行为图。
还有同构图和异构图等分类方式。
2. 图的特征
3. Graph Embedding
即node embedding，相当于文本中的word embedding，就是把节点和边的特征转化为向量表示。
node embedding 大致分类如下：
deepwalk:随机游走
node2vec:在deepwalk的基础上添加了dfs和bfs
针对异构图：metapath2vec根据节点类型进行随机游走
4. 图神经网络的任务和模型分类
任务主要分为：节点分类和边预测，图分类和图匹配，图生成等任务
图神经网络基本分类：GCN、GAT、MP
5. 图采样算法
上面的算法都是全图训练的，下面是采样训练的算法
6. 扩展
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