跳动猜谜网导读 🌈 图神经网络（GNN）是近年来人工智能领域中备受关注的研究热点之一。它通过模拟图结构数据中的节点间交互作用，为处理复杂网络关系提供
🌈 图神经网络（GNN）是近年来人工智能领域中备受关注的研究热点之一。它通过模拟图结构数据中的节点间交互作用，为处理复杂网络关系提供了强大的工具。🔍
💡 GNN模型的基本原理在于，它能够学习每个节点的表示向量，该向量不仅包含节点自身的特征信息，还包含了其邻近节点的信息。这种机制使得GNN能够在社交网络分析、推荐系统、化学分子结构预测等多个领域大放异彩。🌐
📚 在这篇综述中，我们将深入探讨GNN的核心概念、不同类型的GNN架构及其在各个领域的应用实例。此外，我们还将讨论GNN面临的挑战以及未来的发展趋势。📊
🎯 无论你是AI研究者、工程师还是对图神经网络感兴趣的爱好者，这篇综述都将为你提供宝贵的见解和启发。让我们一起探索图神经网络的无限可能吧！🚀
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