图数据库可扩展性指南、设计分布式数据库系统、图数据库查询优化。在许多企业场景中，拥有一个分布式和可扩展的图数据库系统是非常受欢迎的。一方面，这很大程度上受到大数据处理框架的持续兴起和流行的影响，包括但不限于Hadoop、Spark和NoSQL数据库；另一方面，随着越来越多的数据以相关和多维的方式进行分析，将所有数据打包到一个实例的一个图中变得越来越困难，拥有一个真正分布式和水平可扩展的图数据库是必须的-有。不要被误导设计和实现可扩展的图形数据库系统从来都不是一项简单的任务。有无数的企业，尤其是互联网巨头，已经探索了使图形数据处理可扩展的方法。尽管如此，大多数解决方案要么仅限于其私有和狭窄的用例

一、问题1、图数据在现实生活中，很多的数据都是以图的形式存在，像社交网络，知识谱药物和新材料等，图神经网络也被广泛的应用于多个场景，如推荐系统，异常检测，药物以及蛋白质结构预测等。首先我们来对最常见图卷积神经网络做一个简单的回顾，从公式上来看，GCN的表达形式与传统的深度神经网络区别在于多了含自环的度矩阵和邻接矩阵，也就是增加了聚合邻居节点特征的一个过程。因此在GCN的每一层包含两个操作，propagation操作用来聚合邻居的信息，transformation操作用来做变换。如果公式中的A矩阵是单位矩阵或者删去图里所有的边，那么GCN此时就退化成了MLP。2、图神经网络GCN的性能优于MLP

一、问题1、图数据在现实生活中，很多的数据都是以图的形式存在，像社交网络，知识谱药物和新材料等，图神经网络也被广泛的应用于多个场景，如推荐系统，异常检测，药物以及蛋白质结构预测等。首先我们来对最常见图卷积神经网络做一个简单的回顾，从公式上来看，GCN的表达形式与传统的深度神经网络区别在于多了含自环的度矩阵和邻接矩阵，也就是增加了聚合邻居节点特征的一个过程。因此在GCN的每一层包含两个操作，propagation操作用来聚合邻居的信息，transformation操作用来做变换。如果公式中的A矩阵是单位矩阵或者删去图里所有的边，那么GCN此时就退化成了MLP。2、图神经网络GCN的性能优于MLP