我是钱

网络，GraphNeuralNetwork（GNN）是一类近期非常流行的学习模型，与其他学习算法不同，他的基本思想是，建模事物之间的依赖或影响关系。很多系统都由相互作用的元素构成，例如，我就是我所在的社交网络中的一个元素，我想要购买的东西，想去的地方都很大程度上受我的家人朋友影响，用GNN去建模这种影响关系可以更精确的完成对我的建模，进而可以做更准确的做出对我的行为预测，其中的商业价值不言而喻。网络结构图-我是钱QQ/微信：6420636另外，在很多情况下，我们不只是要通过个体所在的网络理解这个人本身，而是想要更好的建模整个系统，此时也是图网络的用武之地，因为只有学习到了节点之间相互影响的关系（即动力学），才能更好的理解整个系统，一个简单的例子是，只有建模了微观神经元之间的放电影响关系，