GNN101：在网页中可视化学习图神经网络
人机交互
2025-12-18 v4
摘要
图神经网络（GNN）在各类应用中取得了显著成功，但其复杂结构和内部工作机制对非 AI 专家而言仍具挑战。为此，本研究提出 \name{}，一个用于交互式 GNN 学习的教育可视化工具。GNN 101 引入一系列动画可视化，无缝将数学公式与可视化结合，包括模型概览、层操作和详细计算等多个抽象层次。用户可轻松切换两种互补视图：一种节点-链接视图提供对图数据直观的理解，另一种矩阵视图以空间效率高且综合性强的方式呈现所有特征及其跨层变换。GNN 101 依据与四位 GNN 专家的紧密合作及在三门 GNN 相关课程中的部署进行设计和开发。我们通过案例和用户研究于 GNN 教学助理和学生处展示了 GNN 101 的可用性和效果。为确保广泛的教育访问，GNN 101 为开源且可直接在网页浏览器中使用，无需任何安装。
引用
@article{arxiv.2411.17849,
title = {GNN101: Visual Learning of Graph Neural Networks in Your Web Browser},
author = {Yilin Lu and Chongwei Chen and Yuxin Chen and Kexin Huang and Marinka Zitnik and Qianwen Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.17849},
year = {2025}
}