结构特征相关性

结构特征相关性预测任务旨在利用图神经网络（GNN）的表达能力，分析和预测图中不同节点结构特征之间的相互关系。该任务的目标是通过学习节点的局部和全局结构信息，揭示隐藏的结构模式和依赖关系，从而提高对复杂网络结构的理解和建模精度。在实际应用中，这一任务对于社交网络分析、生物信息学、推荐系统等领域具有重要价值，能够帮助研究人员和工程师更准确地捕捉网络中的关键结构特征及其相互影响。