与传统方法的比较及其优势
预期未来技术进步方向图嵌入是一个有望持续发展的领域。特别是，增强可解释性的技术和提高可扩展性的方法正在引起人们的关注。
此外，对异构图和多模式数据的支持得到改进，将支持更广泛的应用。图神经网络 (GNN) 与图嵌入的关系图神经网络（GNN）是一种与图嵌入密切相关的技术，在学习图数据中发挥着重要作用。
GNN 通过学习节点和边的特征并将其合并到嵌入中，从而优于传统方法。
在本节中，我们将详细解释 GNN 和 Graph Embedding 之间的关系以及一些用例。什么是图神经网络？基本机制GNN 是一种通过反复传播图节点和边的特征进行学习的模型。
这种机制使得模型能够全面学习节点之间的关系，并生成高度准确的嵌入向量。使用 GNN 的图嵌入方法使用 GNN 的图嵌入方法包括图卷积网络 (GCN) 和图注意力网络 (GAT)。
这些技术特别有利，因为它们将节点属性信息合并到嵌入中。图嵌入和 GNN 的互补作用GNN 被定位为增强图嵌入的技术。
特别是，GNN 的使用对于动态和异构图中的特征学习至关重要。
Graph Embedding 也将作为将 GNN 的结果应用于特定任务的基础。GNN与传统方法相比，GNN 的优势在于能够直接学习节点之间的复杂关系。
另一方面，所需的计算资源可能会限制应用范围。
因此，将其与传统方法 电报数据 结合使用可能会有效。GNN 将如何影响图嵌入的未来GNN 作为一种将促进图嵌入进一步发展的技术正受到人们的关注。
特别是处理大规模、动态图形数据和整合多种数据源分析的能力将开辟新的应用领域。
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