图Transformer技术解析：与图神经网络(GNN)的差异与互补
talkingdev • 2025-04-23
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本文深入探讨了图Transformer这一新兴技术架构，及其与图神经网络(GNN)的对比关系。作为图表示学习领域的最新进展，图Transformer通过自注意力机制直接建模图中节点间的全局依赖关系，突破了传统GNN基于局部邻域聚合的局限性。该技术特别适用于需要长程依赖建模的图结构数据场景，如分子属性预测、社交网络分析和推荐系统等。文章系统分析了二者在计算效率、可解释性和适用场景等方面的差异，并指出二者可通过混合架构实现优势互补。这一技术方向有望推动图机器学习在药物发现、知识图谱等领域的突破性应用。