GNN Model Based On Node Classification Forecasting in Social Network

计算机科学 人工智能 人工神经网络 深度学习 节点(物理) 机器学习 芯(光纤) 数据科学 工程类 结构工程 电信
作者
A. K. Awasthi,Arun Kumar Garov,Minakshi Sharma,Mrigank Sinha
标识
DOI:10.1109/aisc56616.2023.10085118
摘要

In the time of ever-growing technology, engineering, and deep learning methods, one thing that has caught the attention of people is the invention of Neural Networks, also known as Artificial Neural Networks [1]. These are the subset of machine learning and are at the core of deep learning. Their structure and nomenclature are modeled after the human brain, mimicking the communication between biological neurons [2].This work is presented and explained by ANN, Graphical Neural Network [3], which is a type of NN that works on graphs. In today's world, one can see various real-life applications of GNNs like those in various social networks, prediction of molecules, and drug preparation in medical sciences, road traffic, etc.The article deals with the application of the GNN showing how can a GNN helps in forecasting information about a person in a social network based on various given datasets. In the end, one can easily forecast the information of a person using various tools like Pytorch, etc.
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