图神经网络在异构数据表示中的应用与挑战
摘要:随着大数据技术的快速发展,异构数据(像文本、图像、音频、结构化数据等)在医疗、金融、社交网络等领域大量出现。传统的数据表示方法很难捕捉到这些数据之间复杂的关联,而图神经网络凭借对非欧几里得数据出色的建模能力,成为处理异构数据表示的核心技术。本文先介绍异构数据的特征和图神经网络的基本原理,再梳理图神经网络在社交网络分析、医疗数据挖掘、金融风险预测等领域的应用情况,接着分析在异构节点与边的统一建模、动态数据实时更新、数据稀疏与噪声干扰、模型可解释性不足等方面面临的挑战,最后对未来的发展方向进行展望,为相关研究和实践提供参考。
籍祥