图神经网络（Graph Neural Network, GNN）是一种专门设计用于处理图结构数据的深度学习模型，其中图由节点（代表实体）和边（代表实体间关系）构成。GNN通过迭代的消息传递机制聚合邻居节点的信息，学习节点的低维表示，从而有效捕捉图的拓扑结构、节点特征以及全局依赖关系，使其在社交网络分析、推荐系统等涉及复杂关系数据的任务中展现出卓越性能。
在AI产品开发的实际落地中，GNN技术已广泛应用于多个场景，例如电商平台的个性化推荐系统通过分析用户-商品交互图提升转化率；社交网络应用利用好友关系图优化内容分发和社区检测；生物医药领域借助分子结构图预测药物活性加速研发；以及金融风控系统基于交易网络图识别异常行为。随着图数据在现实世界的普及，GNN正推动智能产品向更高阶的关系推理演进，成为构建下一代AI解决方案的核心工具。
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