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。[……]