简单分高的发文策略：GNN+强化学习！审稿人看了想直接通过！

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如何提高学习效率、优化策略，并解决复杂的图结构相关问题？或许你可以考虑： GNN+强化学习。 GNN结合强化学习是当前的热门创新方向， 它通过利用GNN在图形数据上的强大表示能力与强化学习在决策制定中的优势，不仅能够有效处理复杂的图结构数据，还能解决需要序列决策的实际问题，给我们提供解题的新思路。 但这种策略也存在挑战，如需大量数据、计算资源等。目前的研究也着力于改善这一结合的有效性和效率。比如最新提出的MAG-GNN，利用强化学习来提高GNN的效率和表达力，在减少计算复杂度的同时，也能提升模型的性能。 今天我从这些最新研究中挑选了 12个 高质量成果 供同学们参考学习，开源的代码也整理了，帮助各位寻找灵感、打磨论文。 扫码 添加小享， 回复“ GNN强化 ”    免费获取 全部 论 文+代码合集 MAG-GNN: Reinforcement Lear ………………………………