AI 科普丨图神经网络(GNN)的完整总结！

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转自 python人工智能前沿 图神经网络 由于其在处理非欧空间数据和复杂特征方面的优势 ，广泛应用在像推荐系统、知识图谱和交通道路分析。但是， 图数据量大了以后，问题就来了，计算起来超级慢，内存也撑不住，而且分布式系统通信起来也很费劲。 在此，本文 首先介绍了图神经网络如何传递信息，并阐述了常见的图神经网络模型及其在大数据下的挑战。文章总结了针对大数据的图神经网络算法，包括基于节点、边和子图的采样算法。此外，还介绍了图神经网络编程框架加速的相关进展，包括主流框架和优化技术。 本文内容组织如图2所示： 图2 本文内容组织 1 引言 图结构能描述复杂的关系，图计算能挖掘结构信息，但缺乏节点特征处理能力。神经网络擅长处理普通数据，但难以应对图数据。图神经网络结合了两者优点，能处理图数据并预 ………………………………