自2012年以来，深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得了巨大的成功。卷积神经网络很好，但是它研究的对象还是限制在Euclidean domains的数据。我们的现实生活中有很多数据并不具备规则的空间结构，称为Non Euclidean data。比如推荐系统、电子交易、计算几何、脑信号、分子结构等抽象出的图谱。总的来说，在图数据里面，我们要同时考虑到节点的特征信息以及结构信息，如果靠手工规则来提取，必将失去很多隐蔽和复杂的模式，那么有没有一种方法能自动化地同时学到图的特征信息与结构信息呢？——图卷积神经网络