图数据处理

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如何基于GNN进行图推理，确保模型可解释性？

引言图神经网络〔Graph Neural Network, GNN〕作为一种在图数据上实行建模、推理新兴技术，已经在众多领域取得显著成果，可是，GNN模型可解释性一直是困扰研究者、应用者重点难题，本文将探讨如何根据GNN实行图推理，并确保模型可解释性，以期为相关领域研究供应一定参考价值。

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引言伴随大数据技术发展，图数据在各个领域应用日益广泛，如社交网络、生物信息学、推荐系统等，可是，在处理大规模图数据时，存储、计算资源变成限制因素，为搞定大规模图存储难题，并改良GNN〔图神经网络〕训练过程，本文将探讨一系列策略、技术。

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引言在当下大数据阶段，图数据已经变成一种重点数据类型，广泛应用于社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域，可是，在处理大规模图数据集时，计算瓶颈难题逐渐凸显出来，变成制约算法性能、应用效能根本因素，本文将探讨如何有效应对这一挑战，供应一系列实用搞定方案、策略。

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引言在深度学习领域，图形神经网络〔Graph Neural Networks，GNNs〕、卷积神经网络〔Convolutional Neural Networks，CNNs〕是两种重点模型，GNNs特别适用于处理图结构数据，而CNNs则在图像、影像等网格结构数据上表现出色，纵然这两种模型在不少应用