Graph Neural Network
图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种深度学习模型，专门设计用于处理图结构数据。GNN通过节点、边和图级别的表示学习，旨在捕捉图中的复杂依赖关系和结构信息。其核心目标是通过迭代聚合邻居节点的信息，实现对图中每个节点的高效嵌入。GNN在社交网络分析、化学分子结构预测、推荐系统和知识图谱等领域展现出显著的应用价值，能够有效解决传统方法难以处理的非欧几里得数据问题。
图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种深度学习模型，专门设计用于处理图结构数据。GNN通过节点、边和图级别的表示学习，旨在捕捉图中的复杂依赖关系和结构信息。其核心目标是通过迭代聚合邻居节点的信息，实现对图中每个节点的高效嵌入。GNN在社交网络分析、化学分子结构预测、推荐系统和知识图谱等领域展现出显著的应用价值，能够有效解决传统方法难以处理的非欧几里得数据问题。