基本信息

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文档摘要

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面向复杂关系挖掘的鲁棒图学习方法与应用研究

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长，且其结构日益复杂。图作为一种强大的数据结构，能够自然地描述事物之间的关系，广泛应用于社交网络、生物信息学、金融风控等众多领域。图学习作为机器学习的一个重要分支，旨在从图数据中自动提取有用的信息和模式，为各种任务提供支持。

在图学习中，关系利用是核心任务之一。图数据的独特之处在于其丰富的关系信息，这些关系蕴含着大量有价值的知识。以社交网络为例，节点代表用户，边表示用户之间的社交关系，通过分析这些关系，我们可以预测用户的兴趣爱好、发现潜在的社区结构，从而实现精准推荐和社交网络分析