将关系表视为互联图谱，结合图学习的进展，可训练出能泛化至任意表格、特征和任务的基础模型。关系数据库是企业数据的主要形式，支撑着谷歌及日常服务中的预测功能，如内容推荐和交通预测。多数复杂应用涉及多张表格，从中提取有价值信息颇具挑战。传统表格机器学习方法难以充分利用关系结构，而图神经网络（GNN）则为处理此类结构化数据提供了新工具，使工业级任务可被建模为节点分类等问题，从而更有效地挖掘多表数据价值。
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将关系表视为互联图谱，结合图学习的进展，可训练出能泛化至任意表格、特征和任务的基础模型。关系数据库是企业数据的主要形式，支撑着谷歌及日常服务中的预测功能，如内容推荐和交通预测。多数复杂应用涉及多张表格，从中提取有价值信息颇具挑战。传统表格机器学习方法难以充分利用关系结构，而图神经网络（GNN）则为处理此类结构化数据提供了新工具，使工业级任务可被建模为节点分类等问题，从而更有效地挖掘多表数据价值。
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