<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>图神经网络 on PlumePHP</title><link>https://plumephp.com/tags/%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/</link><description>Recent content in 图神经网络 on PlumePHP</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 28 Sep 2026 10:00:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://plumephp.com/tags/%E5%9B%BE%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>图嵌入与图神经网络：从 node2vec 到 GCN 的完整图谱</title><link>https://plumephp.com/graphdb-gnn-embedding/</link><pubDate>Mon, 28 Sep 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/graphdb-gnn-embedding/</guid><description>&lt;h2 id="引言"&gt;引言&lt;/h2&gt;
&lt;p&gt;图数据库解决了「关系怎么存、怎么查」，但「关系怎么学」——从图结构里自动提取预测信号——需要&lt;strong&gt;图表示学习&lt;/strong&gt;：把节点、边、整张图编码成低维向量（图嵌入），或用**图神经网络（GNN）**端到端学习。这两者已成为风控、推荐、社交分析、知识图谱推理的标准组件。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>图数据库专题：从图论基础到知识图谱、图机器学习与生产调优</title><link>https://plumephp.com/posts/graphdb/</link><pubDate>Thu, 10 Sep 2026 10:00:00 +0800</pubDate><guid>https://plumephp.com/posts/graphdb/</guid><description>&lt;blockquote&gt;
&lt;p&gt;当数据的核心价值在于「关系」而非「记录」时，图数据库便成为最佳选择。从 Facebook 的社交图谱到 Amazon 的商品推荐，从金融反欺诈的风控图谱到 LLM 增强的实体关系检索，图数据库在关联分析场景中的性能优势可达关系型数据库的数十倍甚至百倍。本专题从图论基础出发，带你掌握这一核心数据技术。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>