摘要：金融交易网络和蛋白质结构存在共同特征：它们在欧几里得（x, y）空间中难以建模，需要通过复杂、大规模且异构的图结构进行精确编码和表征。
金融交易网络和蛋白质结构存在共同特征：它们在欧几里得（x, y）空间中难以建模，需要通过复杂、大规模且异构的图结构进行精确编码和表征。
图是表示关系数据的自然结构范式，特别是在金融网络和蛋白质结构等领域。这类图能够捕捉实体间的复杂关系和交互模式，例如金融系统中的账户间交易或蛋白质中氨基酸的空间连接与相互作用。然而传统的深度学习架构（如RNN、CNN和Transformer）在图结构数据建模方面表现不佳。
目前面临的核心挑战在于：如果强行将这些图映射到三维空间，会遇到以下问题：
边缘信息的严重损失，如分子图中的键类型或交易网络中的交易类型映射过程中必然引入的尺寸失真稀疏数据在三维网格中的低效表示，导致大量计算资源浪费基于这些局限性，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）应运而生，为复杂网络建模提供了强大的技术范式。本文将深入探讨GNNs在欺诈检测和生物信息学领域的应用机制与技术原理。
在我们先对"图"的定义进行精确化。与传统的函数图（f(x)=y）不同，在图神经网络上下文中，"图"指的是对象间成对关系的数学表示，其中节点代表离散实体，边描述实体间的连接关系。
在金融网络分析中，节点通常对应账户，边代表交易流向。这种图结构可通过关联方交易（Related Party Transactions, RPT）构建，并可结合时间、金额、货币等属性进行语义丰富。
传统函数图（非GNN讨论对象）
具有节点和边的图结构（GNN分析对象）
传统的欺诈检测方法，无论是基于规则还是机器学习，往往局限于单一交易或孤立实体的分析。这种方法忽视了交易网络的拓扑结构和潜在关联，导致对复杂欺诈模式的识别能力受限。
图神经网络的独特优势在于能够捕捉直接邻居和间接关联节点之间的复杂依赖关系。这一特性对于识别资金洗钱等隐蔽的金融犯罪网络尤为关键，可有效揭示潜藏在交易图谱深处的异常模式。
图神经网络的技术本质是通过精巧的消息传递机制，从网络结构中提取深层表征。不同于传统深度学习方法，GNN致力于构建能够捕捉局部和全局拓扑特征的节点嵌入。
消息传递框架的标准化流程可描述如下：
1、初始化阶段：节点特征嵌入（hv(0)）可通过多种方式生成：
基于属性的特征编码随机初始化预训练的上下文嵌入（如词嵌入技术）2、消息传递层：
节点间进行特征信息交换消息生成考虑以下要素：发送节点特征接收节点特征连接边的属性特征信息聚合策略包括：固定权重方案（图卷积网络 GCN）自适应注意力权重（图注意力网络 GAT）3、特征聚合：采用统计聚合方法
平均值最大值求和4、表征更新：
通过非线性变换函数调整节点表征可选更新模块：多层感知器（MLP）门控循环单元（GRU）注意力机制5、表征稳定：
迭代至表征收敛设置最大迭代轮数节点嵌入学习完成后，可采用多种策略进行欺诈风险评估：
监督分类
输入：完整节点嵌入模型：多层感知器分类器数据要求：大规模历史标注数据集异常检测
基于嵌入空间的距离度量无监督方法评估指标：重建误差嵌入空间异常程度图级风险评估
子图嵌入聚合识别潜在欺诈网络依赖：历史标注数据半监督标签传播
基于图连接性标签信息跨边缘传播适用：部分标注数据场景尽管蛋白质折叠预测（AlphaFold）和蛋白质设计（RFDiffusion）取得显著进展，蛋白质功能预测仍面临巨大挑战。这一难题在生物安全领域尤为关键，特别是在DNA测序前进行功能推断。
传统方法如BLAST仅依赖序列相似性，缺乏结构信息的深入分析。图神经网络为这一领域带来革命性突破，通过图结构精确建模蛋白质内部复杂关系网络。
图结构构建策略
DeepFRI作为代表性方法，采用图卷积网络（GCN）实现从蛋白质结构到功能的精确映射。
核心技术特点：
LSTM预训练序列特征提取多层图卷积网络残基级特征编码结构-功能关系学习节点特征构建
氨基酸类型编码理化属性表征进化信息融合图结构构建
基于空间距离（通常无权重边连接消息传播
邻接卷积多层特征聚合逐层扩大感受野蛋白质功能分类
全局节点嵌入池化Sigmoid分类二值交叉熵损失图神经网络在复杂网络建模方面展现出巨大潜力：
非线性系统的高效表征关系型数据的深度学习跨域知识迁移关键技术路径：
图卷积网络（GCN）图注意力网络（GAT）来源：deephub