真实世界中，许多重要的数据集都是以图或者网络的形式存在的，比如社交网络，知识图谱，蛋白质相互作用网，世界贸易网等等。然而，迄今为止，却很少有人关注并且尝试将神经网络一般化后应用在这样的数据集上，而现在深度学习在人工智能领域大形其道，如果能够将神经网络和图分析进行结合，将会解决许多的问题，本文中重点介绍在图神经网络中的两个很重要的算法DeepWalk and GraphSage.

Graph结构

图结构是计算机中很重要的一个数据结构，一个图结构包括两个部分: 顶点(node)和边(edge),即表示的形式是:

图分为有向图和无向图， 有向图是边上带有方向，表示两顶点的依赖是有方向性的，如图所示

图神经网络