详解图神经网络(GNN)的研究进展

本文是关于图神经网络研究综述的内容。图神经网络由于在处理非欧空间数据和复杂特征方面的优势，被广泛关注并应用于推荐系统、知识图谱、交通道路分析等领域。然而，大规模图结构的不规则性、节点特征的复杂性以及训练样本的依赖性对图神经网络模型的计算效率、内存管理以及分布式系统中的通信开销提出了巨大挑战。

文章通过介绍图神经网络模型中的消息传递机制、常见的图神经网络模型以及分析其在大规模数据训练中所面临的困难和挑战，为读者提供了全面的视角。若想深入了解原文，可点击原文链接查看完整内容。

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