图神经网络

在当今的数字广告领域，如何精准地找到目标用户并高效地投放广告，是各大平台面临的核心挑战。传统的机器学习模型往往依赖于孤立的用户特征，难以捕捉用户之间、用户与广告之间复杂的潜在关联。图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）的出现，为解决这一难题提供了全新的视角。本文将分享一个在百亿级规模图上应用GNN技术优化广告投放的真实案例。 传…

深度学习图，或称为图深度学习，是深度学习与图论交叉融合的前沿领域。它旨在处理非欧几里得空间的结构化数据，这类数据广泛存在于现实世界中。一个图通常被定义为 G = (V, E)，其中 V 代表节点（或顶点）的集合，E 代表连接节点的边的集合。每个节点和边都可以拥有自己的特征向量。 与传统的网格状数据（如图像）或序列数据（如文本）不同，图数据能够自然地表达实体之…

图深度学习是深度学习与图论交叉的前沿领域，旨在处理非欧几里得空间的结构化数据。与传统的网格数据（如图像）或序列数据（如文本）不同，图数据由节点和连接节点的边构成，能够自然地表示实体间复杂的关系网络。要迈出学习的第一步，首先需要理解图的基本构成：节点、边以及可选的节点特征与边特征。 一个图可以形式化地表示为 G = (V, E)，其中 V 是节点集合，E 是边…

图机器学习是人工智能领域一个快速发展的分支，它专门处理图结构数据。与传统的表格数据不同，图数据通过节点和边来表示实体及其复杂关系，这使得它能够捕捉到更深层次的联系和依赖。从社交网络到生物信息学，图机器学习正在彻底改变我们分析和理解互联世界的方式。 什么是图机器学习？ 图机器学习是机器学习的一个子领域，专注于从图结构数据中学习和提取知识。图由节点（实体）和边（…

在人工智能技术飞速发展的今天，人工智能图作为一种新兴的技术范式，正逐渐从学术界走向产业应用的前沿。它并非指代某种具体的图像，而是指利用图结构来组织、理解和推理信息的一系列技术与方法。其核心思想在于，将实体抽象为“节点”，将实体间的关系抽象为“边”，从而构建一个能够映射真实世界复杂关联的网络。 图是一种强大的抽象工具，它能够自然地表达世界万物之间的关联性。人工…