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在过去的五年中，图神经网络在多个领域得到了广泛应用，如计算机视觉、自然语言处理和推荐系统。研究表明，图神经网络不仅可以处理结构化的图数据，还可以提高模型在节点分类、链接预测等任务上的性能。存在的挑战主要集中在如何更有效地处理大规模图数据和如何在图结构中捕捉更复杂的依赖关系。未来的研究方向在发展更有效地训练算法以及扩展图神经网络的应用范围。
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在过去五年里，图神经网络已在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等多个领域得到广泛应用。它不仅能够处理结构化图数据，还能在节点分类和链接预测等任务上提升模型性能。然而，处理大规模图数据及捕捉图结构中复杂依赖关系尚存挑战。未来，研究将集中于开发更有效的训练算法和拓展图神经网络的应用领域。
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