深度之眼人工智能Paper推荐系统方向

图神经网络（Graph Neural Network，简称GNN）是一种人工神经网络结构，用于处理图结构数据。与传统的神经网络结构处理向量或矩阵数据不同，GNN可以有效地处理包括节点和边在内的图结构数据。 GNN的主要思想是将节点和其周围的邻居节点结合起来，进行信息的传递和聚合。这样可以在节点级别上捕捉更多的信息，并且可以在不同的层次上对数据进行建模和理解。 一般来讲，GNN将节点的特征和边的权重作为输入，通过多个图卷积层进行信息的聚合和传递，最终得到输出结果。GNN的训练通常采用反向传播算法，通过最小化损失函数来优化网络参数。 GNN在许多图结构数据的应用领域取得了显著的进展，例如社交网络分析、推荐系统、化学分子设计等。随着对GNN的研究不断深入和应用的不断扩展，其性能和适用性将不断提高。