文献类型：期刊文章

作　　者：王健宗[1] 孔令炜[1] 黄章成[1] 肖京[1]

WANG Jianzong;KONG Lingwei;HUANG Zhangcheng;XIAO Jing(Federated Learning Technology Department,Ping An Technology(Shenzhen)Co.,Ltd.,Shenzhen,Guangdong 518063,China)

机构地区：[1]平安科技(深圳)有限公司联邦学习技术部,广东深圳518063

出　　处：《计算机工程》

基　　金：国家重点研发计划“云计算和大数据”重点专项(2018YFB1003503);国家重点研发计划“高性能计算”重点专项(2018YFB0204400);国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项(2017YFB1401202)。

年　　份：2021

卷　　号：47

期　　号：4

起止页码：1-12

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：随着互联网和计算机信息技术的不断发展,图神经网络已成为人工智能和大数据处理领域的重要研究方向。图神经网络可对相邻节点间的信息进行有效传播和聚合,并将深度学习理念应用于非欧几里德空间的数据处理中。简述图计算、图数据库、知识图谱、图神经网络等图结构的相关研究进展,从频域和空间域角度分析与比较基于不同信息聚合方式的图神经网络结构,重点讨论图神经网络与深度学习技术相结合的研究领域,总结归纳图神经网络在动作检测、图系统、文本和图像处理任务中的具体应用,并对图神经网络未来的发展方向进行展望。

关 键 词：图神经网络  图结构 图计算  深度学习  频域 空间域

分 类 号：TP18]