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如何在异质图中应用GNN，处理不同的节点和边类型？

引言在机器学习、数据科学领域中，图神经网络〔Graph Neural Networks, GNNs〕因其超强表达本事、对图结构数据处理本事而备受关注，异质图〔Heterogeneous Graphs〕作为一种能够描述多种类型节点、边数据结构，在社交网络、生物信息学等领域有着广泛应用，本文旨在探讨如

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引言图卷积网络〔Graph Convolutional Network，GNN〕作为近年来深度学习领域中一个研究热点，被广泛应用于图数据处理与分析，可是，在实际应用中，GNN往往面对着计算瓶颈难题，本文将从改良GNN中图卷积操作入手，探讨如何有效避免计算瓶颈，并供应相应搞定方案。

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引言图神经网络〔Graph Neural Networks, GNNs〕是近年来机器学习领域中一种重点模型，特别适用于处理图结构数据，在现实世界中，不少难题都可以用图结构来建模，如社交网络中好友关系、化学分子原子间连接、交通网络中道路、节点等，于是，理解、掌握如何运用图神经网络处理这些复杂图结构数

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引言图神经网络〔Graph Neural Networks, GNNs〕是近年来在机器学习领域中发展火速一类模型，它们通过建模节点之间复杂关系来处理图数据，在GNNs中，图嵌入〔Graph Embedding〕是一个核心步骤，其目是将图中节点、边映射到低维空间中，以便于后续分析、学习任务，本文旨在

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引言图神经网络〔Graph Neural Networks, GNNs〕、深度强化学习〔Deep Reinforcement Learning, DRL〕是当下机器学习领域两个重点研究方向，GNNs能够处理图结构数据，而DRL则在复杂环境下智能决策方面具有独特优点，结合这两种技术，可以充分发挥各自

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引言在机器学习领域，图神经网络〔Graph Neural Networks, GNN〕、卷积神经网络〔Convolutional Neural Networks, CNN〕是两种广泛应用于处理图数据、图像数据深度学习模型，纵然这两种模型都采用传播机制来处理数据，但它们在传播机制与空间差异方面存在显

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引言近年来，图神经网络〔Graph Neural Networks, GNNs〕因其在处理复杂图数据方面独特优点而受到广泛关注，特别是在社交网络分析、化学分子结构预测、推荐系统等领域中，GNNs展露出卓越性能，可是，在实际应用中，传统GNN模型存在一些局限性，比方说对节点特征处理方法较为单一、难以