图神经网络（Graph Neural Network，GNN）是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。与传统的神经网络模型不同，GNN能够对节点、边或整个图进行建模，并学习其内在的结构信息和特征表示。GNN的核心思想是通过节点之间的信息传播来更新节点的状态，直到达到某个稳定值，从而提取图中的结构信息和节点属性。
GNN的应用广泛，包括节点分类、图分类、链接预测、推荐系统等。例如，在推荐系统中，GNN可以通过对用户和物品之间的关系进行建模，捕捉用户的短期和长期兴趣，从而提高推荐的准确性。
GNN的变体模型有很多，如Message Passing Neural Network (MPNN)、Non-local Neural Network (NLNN)、Graph Network (GN)等，这些模型在不同的图类型和任务中表现出色。
总的来说，GNN是一种强大的工具，能够处理复杂的图结构数据，并在多个领域展现出优异的性能。
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