图是表示不同性质数据的强大工具,而数据来源于多种人工和自然流程。图数据具备复合性,是原子信息片段的复合体;同时它也具备关联性,定义数据结构的链接,即表示链接实体之间的关系。图通过链接方向和标签来表示大量关联(Association),如离散关系类型、化学性质和分子键强度。而最重要的一点是,图具备普遍性。在化学和材料科学中,图表示化合物的分子结构、蛋白质相互作用和药物相互作用网络,以及生物学和生物化学关联。在社会科学中,图网络被广泛用于表示人们之间的关系,以及推荐系统中的复杂购买行为。近日,大量图数据以及越来越多的可用大型资源库,促使人们对以适应性方式处理图的深度学习模型产生了浓厚兴趣。[……]