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图神经网络在表格数据学习中的应用：一项包含分类和发展方向的调查
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文回顾了图神经网络在Tabular Data Learning中的应用，并指出了潜在关联性和特征间数值的不足。对GNNs在构建图结构和表示学习方面进行了分类，并讨论了辅助任务和实际应用领域。未来研究方向包括推动GNNs在TDL中的创新。
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关键要点
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本文回顾了图神经网络在表格数据学习中的应用。
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指出了潜在关联性和特征间数值的不足。
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对图神经网络在构建图结构和表示学习方面进行了分类。
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讨论了辅助任务和实际应用领域。
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探讨了图神经网络在表格数据学习中的多样性和影响。
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提出了未来研究方向，以推动图神经网络在表格数据学习中的创新。
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