Python中的大规模图数据处理：DGL/PyG库的异构图存储与消息传递机制 大家好！今天我们来深入探讨Python中大规模图数据处理，重点关注DGL (Deep Graph Library) 和 PyG (PyTorch Geometric) 这两个强大的库，特别是它们在异构图存储和消息传递机制上的实现。异构图是现实世界中非常常见的一种图结构，它包含多种类型的节点和边，能够更精细地建模复杂的关系。理解并掌握异构图的处理方法，对于解决诸如推荐系统、知识图谱、生物信息学等领域的问题至关重要。 1. 异构图的定义与挑战 首先，我们明确一下异构图的概念。与同构图相比，异构图允许节点和边拥有不同的类型和属性。例如，在一个社交网络中，节点可以表示用户或帖子，边可以表示关注关系或点赞关系。 特性 同构图 异构图 节点类型 单一类型 多种类型 边类型 单一类型 多种类型 节点属性 通常属性结构相同 不同类型的节点可以有不同的属性 边属性 通常属性结构相同 不同类型的边可以有不同的属性 应用场景 社交网络（仅考虑用户关系），引用网络 社交网络（用户、帖子、评论），知识图谱，生物网络 处理异构图面临的主 …