图嵌入

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如何在GNN中高效进行图嵌入，利用空间结构信息？

引言在现代数据科学领域，图神经网络〔GNN〕已经变成处理图数据强有力工具，在众多应用场景中，如何高效地实行图嵌入以利用空间结构信息变成一个根本难题，本文将探讨如何在GNN中高效实行图嵌入，利用空间结构信息，从而提高模型性能、实用性。

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引言图神经网络〔Graph Neural Networks，GNNs〕作为近年来机器学习领域重点研究方向，已经在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等多个领域取得显著成果，图嵌入技术作为GNNs核心部分，用于将图结构中节点表示为低维向量空间中向量格局，从而可以更好地利用现有机器学习方法实行分析、预测

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引言图神经网络〔Graph Neural Network，GNN〕是一种特殊神经网络模型，它在处理图数据时表现出色，尤其是在利用空间结构信息实行高效图嵌入过程中，GNN能够更好地捕捉节点之间关系，并实行信息有效传递，本文将探讨如何在GNN中高效地实行图嵌入，并利用空间结构信息来提高模型性能。

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引言图神经网络〔Graph Neural Networks, GNNs〕在近年来取得显著进展，其在社交网络分析、推荐系统、生物信息学、计算机视觉等领域中有着广泛应用，可是，如何评估、改良GNN中图嵌入依旧是一个重点研究方向，本文将从理论、实践两个方面探讨如何实行图嵌入评估与改良，并供应一些实用主张