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图神经网络的本质在于从图结构数据中学习节点和图的表示。它通过模拟传统神经网络在欧几里得空间中的操作,扩展到非欧几里得空间,即图数据结构。具体来说,GNN的核心思想是将节点的特征信息与其邻居节点的特征信息相结合,通过迭代的“聚合”与“更新”过程来提取图的特征表示。
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