Graph Learning

图学习是机器学习的一个分支，专注于以图形式表示的数据的分析与解释。它通过利用图中的关系和结构来学习和预测，包括图神经网络等技术，能够捕捉连接节点间的依赖和影响，提高预测准确性。图学习的关键应用领域涵盖推荐系统、药物发现、社交网络分析和欺诈检测，通过挖掘图数据的内在结构，揭示传统方法难以发现的深层洞察和模式。