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面向网络表示学习的图神经网络研究的开题报告
一、选题背景与意义
随着互联网的不断发展，网络表示学习逐渐成为了计算机科学和机器学习领域重要的研究方向之一。网络表示学习的目的是将复杂的网络结构转化为低维稠密的向量表示，以便于后续对该网络进行分析和应用。
目前，广泛应用于社交网络、物联网、生物医学领域等网络数据的表示学习方法主要分为两类：基于矩阵分解的方法和基于深度学习的方法。其中，基于深度学习的方法又被称为图神经网络，它采用神经网络模型来学习网络的节点表示，能够更好地提取网络结构中的特征，从而达到更好的网络嵌入效果。
但是目前基于图神经网络的网络表示学习方法仍存在一些挑战。首先，图神经网络很难扩展到大规模的图形数据中，因为其训练时间和空间开销过于庞大。其次，图神经网络在学习节点表示时往往采用局部信息传递的方式，这导致整个图的全局信息难以被充分利用。最后，图神经网络的泛化能力有限，很难对没有见过的节点进行有效的表示学习。
因此，探索更高效、更全局、更泛化的网络表示学习方法成为当前的研究热点。
二、研究思路与方法
本文拟采用多种方法来探索面向网络表示学习的图神经网络，以期达到更高效、更全局、更泛化的网络表示学习目标。具体的研究思路与方法如下：
（1）研究基于图神经网络的动态表示学习方法。目前大部分网络表示学习方法都是基于静态图形数据的，很难对动态数据进行有效的表示。因此，本文拟采用动态图神经网络模型，通过集成图和序列模型来对动态网络数据进行表示学习，以期提高模型的时空效率。
（2）研究基于图神经网络的全局表示学习方法。当前的图神经网络大多采用局部信息传递的方式来学习节点表示，其全局信息的利用率较低。因此，本文拟探索全局信息传递的方法，以期提高网络结构全局特征的提取能力。
（3）研究基于图神经网络的泛化表示学习方法。目前大多数图神经网络的表示学习能力比较有限，很难对没有见过的节点进行泛化学习，因此，本文拟从模型架构和训练方法两个方面来探索泛化表示学习方法，以期提高图神经网络的泛化能力。
三、预期研究成果
通过本文的研究，预计能够取得以下成果：
（1）提出一种高效的动态图神经网络模型，能够在高效性和时空准确性之间达到平衡。
（2）提出一种全局信息传递的图神经网络模型，能够有效提高网络结构的特征提取能力。
（3）提出一种泛化表示学习方法，能够让图神经网络更好地适应新的数据集和应用场景。
四、论文结构安排
本文的结构安排如下：
第一章：绪论。介绍了论文的选题背景和意义，阐述了本文的研究思路与方法以及预期研究成果。
第二章：网络表示学习概述。介绍了网络表示学习的基本概念、应用场景和研究现状。
第三章：图神经网络模型概述。讲解了图神经网络的基本模型、不同模型的优缺点以及常见的图神经网络应用场景。
第四章：基于图神经网络的动态网络表示学习方法。主要从模型架构和训练方法两个方面探索动态网络的表示学习方法。
第五章：基于图神经网络的全局网络表示学习方法。主要从局部信息传递的问题入手，提出一种全局信息传递的图神经网络模型。
第六章：基于图神经网络的泛化网络表示学习方法。主要从模型架构和训练方法两个方面探索泛化表示学习方法。
第七章：实验与分析。通过在不同数据集上进行实验，验证所提出的动态网络表示学习、全局网络表示学习和泛化网络表示学习方法的有效性。
第八章：总结与展望。对本文的研究进行总结，并对未来的研究工作进行展望。