本文简要介绍了 GNN（图神经网络）的构建方法和在无线网络中的应用，包括资源分配和新兴领域的探索，并探讨了 GNN 在无线通信系统中应用的几个研究方向和趋势。

Jul, 2021

综述了图神经网络 (GNNs) 的应用、图数据和深度学习的扩展，以及 GNNs 的高级领域：图生成。

Mar, 2024

本文旨在回顾了 GNN 在六个代表性和新兴的智能交通系统领域（交通预测、自动驾驶汽车、交通信号控制、交通安全、需求预测和停车管理）的应用，总结了这些研究的方法、特点和贡献，并在信息丰富的表格或列表中呈现。最后，我们指出了将 GNN 应用于 ITS 所面临的挑战，并提出了潜在的未来研究方向。

Jan, 2024

该论文综述了图神经网络在数据挖掘和机器学习领域的广泛应用，提出了四种图神经网络的分类，并讨论了在各个领域中的应用以及图神经网络的开放源代码、基准数据集和模型评估，并提出了该领域的潜在研究方向。

Jan, 2019

本文综述了图神经网络在无线通信中的应用，包括构建图模型的 GNN4Com、用于 GNN 的无线通信 Com4GNN、以及未来研究方向。

Dec, 2022

该研究论文通过对 GNNs 的计算效率进行探讨，提供了该领域的回顾，包括对 GNN 的基本概念的简短教程以及不同算法变体的多个阶段中进行的操作的总结；同时，提供了对当前软件和硬件加速方案的深入分析，并提出了一个面向硬件和软件的、图形感知和通信为中心的 GNN 加速器的愿景。

Sep, 2020

基于物理增强的图神经网络的软测量方法在区域供热网络案例研究中表现出显著的改进，即使在存在噪声和参数不准确性的情况下，这种方法克服了传统深度学习模型无法明确表示各种传感器之间复杂相互作用的限制。

Apr, 2024

本文总结和分类大规模图神经网络解决方案的重要方法和技术，并建立了图神经网络系统、图处理系统和深度学习系统之间的联系。

May, 2023

这篇综述论文分析了分布式图神经网络训练的三个挑战以及通过四类优化技术解决这些挑战的方法：GNN 数据分区、GNN 批量生成、GNN 执行模式和 GNN 通信协议。最后，本文总结了现有的多 GPU、GPU 集群和 CPU 集群的分布式 GNN 系统，并就可伸缩 GNNs 的未来方向进行了讨论。

Nov, 2022

GNN 可以作为一种新一代的数据驱动模型应用于通信网络的建模、控制和管理中，其优势在于可以应用于训练过程中未看到的其他网络和配置，以实现网络优化等诸多应用。

Dec, 2021