Graph Regression

Graph Regression是一种图学习任务，旨在通过预测图的连续值属性来解决回归问题。与图分类任务不同，Graph Regression使用不同的损失函数和性能评估指标，以更精确地捕捉图结构中的复杂关系和连续变化。该任务在药物发现、材料科学和社交网络分析等领域具有重要应用价值，能够有效支持对图数据的深入理解和预测。