1.3 图神经网络的兴起与优势

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1.3 图神经网络的兴起与优势 1.3 图神经网络的兴起与优势在浩瀚的数据海洋中，图数据以其独特的结构化特性，蕴藏着丰富而深刻的信息。从社交网络的复杂关系，到生物分子间的精妙互动，再到知识图谱的逻辑脉络，图无处不在。然而，如何有效地从这些图数据中提取有价值的知识，一直是研究者们孜孜以求的目标。传统的机器学习方法在处理图数据时往往捉襟见肘，而图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）的横空出世，则为我们打开了一扇通往图数据深层结构的大门。 1.3.1 传统机器学习的困境在 GNN 出现之前，人们尝试将传统的机器学习方法应用于图数据，但效果并不理想。主要面临以下几个挑战：特征工程的难题：传统的机器学习算法通常需要将图数据转换为向量形式的特征。