Corrélation des caractéristiques structurelles

La tâche de prédiction de la pertinence des caractéristiques structurelles vise à exploiter la puissance expressive des Réseaux Neuronaux Graphiques (RNG) pour analyser et prédire les relations entre différentes caractéristiques structurelles des nœuds dans un graphe. L'objectif est de découvrir des motifs structurels cachés et des dépendances en apprenant à la fois les informations structurelles locales et globales des nœuds, ce qui améliore la compréhension et la précision du modèle des structures de réseau complexes. Dans les applications pratiques, cette tâche présente une valeur significative pour l'analyse des réseaux sociaux, la bioinformatique, les systèmes de recommandation et d'autres domaines, car elle peut aider les chercheurs et les ingénieurs à capturer plus précisément les caractéristiques structurelles clés et leurs influences mutuelles au sein des réseaux.