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如何用GNN进行图数据库中的节点分类与关系预测？

引言图数据库是一种能够高效存储、查询图数据结构数据库类型，在现实世界中，图数据无处不在，比方说社交网络、知识图谱、推荐系统等，对于这些场景中节点分类与关系预测难题，传统机器学习方法往往难以应对，近年来，根据图神经网络〔Graph Neural Networks, GNN〕方法逐渐变成研究热点，并在

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引言图神经网络〔Graph Neural Networks, GNN〕近年来在多个领域取得显著进展，涵盖社交网络分析、推荐系统、生物信息学等，GNN通过图结构来捕获节点间依赖关系，并对其实行有效学习、预测，可是，在实际应用中，如何设计适应性邻接矩阵与自适应学习机制是GNN研究中一个根本难题，本文将

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引言在当下大数据阶段，知识图谱作为一种重点信息组织格局，在数据挖掘、自然语言处理、推荐系统等领域发挥着重点作用，其中，关系推理机制是知识图谱中一项重点功能，可以实行对图中实体间关系深度理解，近年来，根据图形神经网络〔Graph Neural Networks, GNNs〕关系推理方法在知识图谱领域

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引言图神经网络〔Graph Neural Networks, GNNs〕作为一种新兴机器学习方法，在处理非欧几里得数据方面展露出非常大潜力，非欧几里得数据往往指是那些不能直接用向量或点表示数据，比方说社交网络中节点关系、生物信息学中蛋白质结构等，这些数据具有复杂关系结构、拓扑特性，传统机器学习方法