【摘 要】
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近年来，深度学习已成功应用于图像处理、自然语言理解等领域，在图像、语音、文本等形式的数据上获得较好效果。但深度学习一直无法很好地对于图形式的非结构化数据进行有效的适配。而作为一类主要用于描述关系的通用数据表示方法，图数据在产业界有着更加广阔的应用场景，例如社交网络、电子购物、物联网、生物制药等场景中数据多以图的形式出现。于是，将深度学习技术迁移到图数据处理的图神经网络技术于2005年被提出，并且受
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近年来，深度学习已成功应用于图像处理、自然语言理解等领域，在图像、语音、文本等形式的数据上获得较好效果。但深度学习一直无法很好地对于图形式的非结构化数据进行有效的适配。而作为一类主要用于描述关系的通用数据表示方法，图数据在产业界有着更加广阔的应用场景，例如社交网络、电子购物、物联网、生物制药等场景中数据多以图的形式出现。于是，将深度学习技术迁移到图数据处理的图神经网络技术于2005年被提出，并且受到了非常广泛的关注。本文对图神经网络技术进行综述，首先梳理了图神经网络相关的背景知识，介绍了四个主要的图神经网络模型原理、主要应用领域以及开放资源，最后分析了图神经网络面临的主要问题。
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