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引言 在图数据库中,节点分类与关系预测是数据挖掘、机器学习中重点任务,近年来,根据图神经网络〔Graph Neural Networks, GNNs〕方法在这一领域取得显著进展,GNNs作为一种深度学习方法,能够有效捕捉节点之间复杂依赖关系,并用于节点分类、关系预测等任务,本文将祥明介绍如何运用GN
引言 图数据库是一种用于存储、处理复杂关系数据数据库类型,其核心在于通过节点、边来表示数据之间关系,在图数据库中,节点分类与关系预测是重点研究方向,近年来,图神经网络〔GNN〕作为一种有效模型,被广泛应用于节点分类与关系预测任务中,本文将祥明介绍如何运用GNN实行图数据库中节点分类与关系预测,并探讨
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