图神经网络 (gnn)+数据挖掘(dm)

图神经网络 (GNN) 是一种基于图数据结构的机器学习模型，专门用于处理图结构化的数据。GNN的设计灵感来源于人类大脑的神经网络，它能够自动学习图中节点之间的关系和信息传递。

GNN的核心思想是在图上进行迭代更新，将节点和其相邻节点的信息进行聚合，然后利用这些聚合后的节点特征进行预测或分类任务。GNN的层次结构使得它能够充分利用局部邻居信息，从而能够捕捉到图中节点的全局性质。

GNN在数据挖掘方面有着广泛的应用。首先，GNN可以用于节点分类，即根据节点的特征和其周围节点的关系，预测节点所属的标签或类别。在推荐系统中，GNN可以用于学习用户和物品之间的关系，从而提供个性化的推荐结果。

其次，GNN还可以用于图的嵌入学习。嵌入学习是将图中的节点或边转换为低维向量表示的过程，使得节点或边的相似度可以通过向量之间的距离或相似度来衡量。嵌入学习可以帮助我们更好地理解和分析图结构化的数据。

此外，GNN还广泛应用于知识图谱的构建和推理。知识图谱是一种将实体、关系和属性组织成图结构的数据表示方法，GNN可以通过学习知识图谱中实体和关系的嵌入向量，来进行推理和问题求解。

总之，GNN作为一种处理图结构化数据的机器学习模型，在数据挖掘中具有重要的应用价值。通过学习图中节点之间的关系和信息传递，GNN可以帮助我们实现节点分类、图嵌入以及知识图谱的构建和推理等任务。