Graph neural networks: Historical backgrounds, present revolutions, and conventionalization for the future
Graph neural networks (GNNs) have become a powerful framework for analyzing structured data in the form of graphs, with applications spanning diverse fields such as social networks, biology, and recommender systems. This survey explores methodology, development, and advances in GNN architecture. We...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | International journal of data science and analytics Jg. 20; H. 6; S. 5237 - 5299 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
Cham
Springer International Publishing
01.11.2025
Springer Nature B.V |
| Schlagworte: | |
| ISSN: | 2364-415X, 2364-4168 |
| Online-Zugang: | Volltext |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Schreiben Sie den ersten Kommentar!