IEEE行业快报 | 图神经网络（GNN）

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图神经网络（GNN） 图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）是一种深度学习（Deep Learning）模型，专注于处理图结构数据。图结构数据由节点（Nodes）和边（Edges）组成，节点通常表示实体（如人、物品等），而边则表示实体之间的关系。GNN通过捕获图的结构信息和节点特征，学习节点的低维嵌入表示，进而用于节点分类、链接预测、图分类等任务。 在本期行业快报中，我们将重点介绍IEEE数据库中关于 “图神经网络（GNN）” 技术的最新研究。 图神经网络（GNN）的应用范围广泛，如社交网络分析、推荐系统、知识图谱等。在社交网络分析中，GNN可以用于预测用户的行为或兴趣；在推荐系统中，GNN可以根据用户和产品之间的交互关系进行个性化推荐；在知识图谱中，GNN可以用于实体分类或关系预测等任务。图神经网络（GNN）凭借其处理图结构数据和学 ………………………………