【GNN综述_2019_1】A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
近年来，深度学习彻底改变了许多机器学习任务，从图像分类和视频处理到语音识别和自然语言理解。这些任务中的数据通常在欧几里得空间中表示。 然而，越来越多的应用程序从非欧几里得域中生成数据，并表示为对象之间具有复杂关系和相互依赖性的图形。图数据的复杂性给现有的机器学习算法带来了重大挑战。最近，出现了许多关于扩展图数据深度学习方法的研究。在本次调查中，我们全面概述了数据挖掘和机器学习领域的图神经网络 (GNN)。我们提出了一种新的分类法，将最先进的图神经网络分为四类，即循环图神经网络、卷积图神经网络、图自动编码器和时空图神经网络。我们进一步讨论了图神经网络在各个领域的应用，并总结了图神经网络的开源代码、基准数据集和模型评估。最后，我们提出了这个快速发展领域的潜在研究方向。
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