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...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:International journal of data science and analytics Jg. 20; H. 6; S. 5237 - 5299
Hauptverfasser: Maghdid, Sozan S., Rashid, Tarik A., Askar, Shavan K.
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
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