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I. i tratotuction for Graphs（DNNG）代表了一个新兴领域，该领域研究如何将深度学习方法推广到图形结构化数据。由于图是一种功能强大且灵活的工具，可代表模式及其关系形式的复杂信息，从分子到蛋白质到蛋白质相互作用网络，再到社交或运输网络，或者在知识图上，或者在非常不同的范围内建模系统，这些方法已被用于许多应用领域。Since the pioneering works on trees, namely Recursive Neural Networks [1], [2], and directed acyclic graphs [3], [4], up to methods extended to general graphs, both by recursive approaches (namely Graph Neural Networks (GNNs) [5], [6]), or Graph Convolutional Network approaches (namely NN4Gs [7], GCNs, etc.），已经提出了许多用于图的神经模型[8]，[9]。此外，除了纯神经网络范式之外，已经引入了术语深图网络（DGN），还包括基于贝叶斯的和生成的图形网络[9]。特别是在2015年之后，已经引入了更广泛的模型，并且在其各种化身中，DNNG和DGNS已成为图形表示在学习任务中的显着能力（例如节点分类，图形分类，图形分类，图形，图形和链接预测）的强烈研究的话题。目睹了对该领域的兴趣，已经出现了许多调查，例如[8]，[9]和调查文件[8]获得了2024 IEEE TNNLS杰出纸质奖。但是，这一研究和应用领域仍然具有很高的活力且不断增长[10]。的确，DNNG和相关领域的越来越多的作品表明，学术和工业社区对开发更先进的技术和算法的需求仍然相当大，请考虑包含可信赖的
来宾社论：图形的深神经网络
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