能发顶会！图神经网络GNN3大创新思路推荐（附可复现代码）

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针对传统的图神经网络在处理非结构化数据、捕捉高阶关系等方面的局限性，研究者们提出了众多优化方案。 这其中， 超图神经网络、几何图神经网络、动态图神经网络 作为GNN发展的前沿方向，不仅提供了更加丰富和灵活的方法来处理各种复杂的图数据，提高模型在特定领域的性能和应用范围，同时也在交叉领域有广泛的多元化应用， 是我们做创新发论文的好方向。 本文介绍 图神经网络这3大创新方向 ，每个方向都附有 代表论文以及相应代码 （共 15篇 ），方便同学们理解学习以及复现。 扫码添加小享， 回复“ 百变GNN ” 免费获取 全部论文+开源代码 动态图神经网络 一种专门设计来处理随时间变化的图数据的深度学习模型。能够捕捉和分析图结构中的时间序列信息，对于理解和预测图的动态行为特别有用。在社交网络分析、交通预测、金融 ………………………………