圖神經網絡（Graph Neural Networks，簡稱 GNN）是一類專門用於處理圖數據的神經網絡。與傳統神經網絡不同，GNN 擅長捕捉圖中節點之間的關係和結構信息。這一能力使其在社交網絡分析、推薦系統和化學分子結構預測等領域具有重要應用。
GNN 的定義源於對圖數據的處理需求，圖數據在多個領域中普遍存在。傳統神經網絡往往難以直接處理這種數據。GNN 的工作原理是通過聚合和傳播節點信息，使每個節點能夠融合其鄰近節點的信息，從而更好地理解整個圖的結構。通過多層神經網絡的堆疊，GNN 可以逐步提取更高層次的特徵。
在重要性方面，GNN 在知識圖譜和圖像分割等領域取得了顯著成果。而且，隨著大數據和複雜網絡的興起，GNN 的應用前景廣闊，未來可能在智能交通和金融風險評估等領域發揮更大作用。
然而，使用 GNN 也面臨一些挑戰，例如計算複雜度高和模型訓練困難。因此，在實際應用中，需要考慮這些因素並進行合理的模型選擇與優化。
