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图神经反应扩散模型
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
图神经网络（GNNs）在建模关系型数据方面表现出潜力，最近出现了使用连续动态学的GNNs的作品，旨在解决其局限性。本调查全面审查了使用连续动态学视角的研究，介绍了适应GNNs的连续动态学的基本要素和一般框架，并回顾和分类了现有作品。同时总结了解决经典GNNs局限性的方法，并确定了多个开放的研究方向。
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关键要点
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图神经网络（GNNs）在建模关系型数据方面表现出显著潜力。
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GNNs的关键机制是消息传递，信息从邻域聚合到中心节点。
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将消息传递过程类比为热扩散动力学有助于理解GNNs的优势和局限。
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最近出现了使用连续动态学的GNNs，旨在解决已知的局限性，如过度平滑和过度压缩。
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本调查系统全面审查了使用连续动态学视角的研究。
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介绍了适应GNNs的连续动态学的基本要素和一般框架。
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对现有作品进行了回顾和分类，基于驱动机制和基础动力学。
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总结了在连续框架下解决经典GNNs局限性的方法。
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确定了多个开放的研究方向。
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