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图神经网络题库及答案

单项选择题（每题2分，共20分）

1.图神经网络中，哪个层用于学习节点表示？

A.卷积层

B.全连接层

C.循环层

D.对称层

2.GCN中，邻接矩阵的作用是什么？

A.节点特征

B.边的特征

C.节点间关系

D.输出特征

3.GAT中，注意力机制的作用是什么？

A.增强节点表示

B.减少节点表示

C.平衡节点表示

D.隐藏节点表示

4.GraphSAGE中，如何聚合邻居信息？

A.最大池化

B.平均池化

C.加法池化

D.乘法池化

5.DGL中，哪个模块用于定义图卷积操作？

A.GraphConv

B.NodeConv

C.EdgeConv

D.BatchNorm

6.RGCN中，如何处理关系异构性？

A.使用不同权重

B.使用相同权重

C.使用归一化

D.使用池化

7.GIN中，注意力机制的作用是什么？

A.增强节点表示

B.减少节点表示

C.平衡节点表示

D.隐藏节点表示

8.GTN中，如何处理动态图？

A.使用静态图

B.使用时间窗口

C.使用图卷积

D.使用池化

9.GATv2中，如何改进GAT？

A.使用门控机制

B.使用注意力机制

C.使用跳跃连接

D.使用池化

10.Graphormer中，如何处理图结构？

A.使用Transformer

B.使用CNN

C.使用RNN

D.使用池化

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多项选择题（每题2分，共20分）

1.图神经网络可以用于哪些任务？

A.图分类

B.节点分类

C.边分类

D.图生成

2.GCN的优缺点是什么？

A.简单高效

B.无法处理异构图

C.需要大量数据

D.计算复杂度高

3.GAT的优点是什么？

A.可以处理异构图

B.注意力机制更有效

C.需要大量数据

D.计算复杂度高

4.GraphSAGE的变种有哪些？

A.MeanGCN

B.pooling

C.meanpooling

D.maxpooling

5.DGL的优势是什么？

A.易于扩展

B.支持多种图操作

C.计算高效

D.需要大量数据

6.RGCN的变种有哪些？

A.TransRGCN

B.NGREGCN

C.HGRGCN

D.GRRGCN

7.GIN的变种有哪些？

A.GATV2

B.GIN

C.Graphormer

D.GCN

8.GTN的优势是什么？

A.支持动态图

B.计算高效

C.易于扩展

D.需要大量数据

9.GATv2的改进点是什么？

A.使用门控机制

B.使用注意力机制

C.使用跳跃连接

D.使用池化

10.Graphormer的变种有哪些？

A.Graphormer

B.GATV2

C.GIN

D.GCN

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判断题（每题2分，共20分）

1.图神经网络只能处理静态图。

2.GCN可以处理异构图。

3.GAT需要大量数据。

4.GraphSAGE使用平均池化。

5.DGL支持多种图操作。

6.RGCN可以处理关系异构性。

7.GIN使用注意力机制。

8.GTN支持动态图。

9.GATv2使用门控机制。

10.Graphormer使用Transformer。

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简答题（每题5分，共20分）

1.简述GCN的工作原理。

答：GCN通过聚合邻居节点的信息来更新节点的表示。每个节点通过聚合其邻居节点的特征并进行线性变换来更新自己的特征。

2.GAT与GCN相比有哪些优势？

答：GAT通过注意力机制可以更有效地捕捉节点之间的关系，而GCN使用全局信息，GAT可以处理异构图。

3.GraphSAGE如何聚合邻居信息？

答：GraphSAGE通过使用有放回或无放回的邻居采样来聚合邻居信息，并通过平均池化或最大池化来更新节点的表示。

4.RGCN如何处理关系异构性？

答：RGCN通过引入关系旋转矩阵来处理关系异构性，使得不同关系下的节点表示可以进行有效聚合。

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讨论题（每题5分，共20分）

1.图神经网络在哪些领域有应用？

答：图神经网络在社交网络分析、推荐系统、生物信息学、化学等领域有广泛应用。

2.图神经网络的未来发展方向是什么？

答：图神经网络的未来发展方向包括处理动态图、异构图、更高效的模型设计以及与其他深度学习模型的结合。

3.如何评估图神经网络的性能？

答：图神经网络的性能可以通过准确率、召回率、F1分数等指标进行评估，同时也可以通过可视化方法来分析模型的表示能力。

4.图神经网络面临哪些挑战？

答：图神经网络面临的挑战包括数据稀疏性、模型可解释性、计算效率以及如何处理大规模图数据。