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。
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