多网络挖掘的新前沿：最新进展和未来趋势

近年来，多网络挖掘成为数据科学和机器学习领域中备受关注的研究方向。多网络挖掘旨在通过同时分析和整合多个相互关联的网络结构，揭示网络间的复杂关系和隐藏的模式。本文将介绍多网络挖掘的最新进展，并探讨其未来的发展趋势。此外，我们还将提供一些相关的源代码示例，以帮助读者更好地理解多网络挖掘的方法和应用。

一、多网络挖掘的最新进展

1. 多网络表示学习
   多网络表示学习是多网络挖掘中的关键任务之一。它旨在将每个网络中的节点映射到一个低维向量空间中，以便在这个向量空间中进行跨网络的节点匹配和相似度计算。最近的研究表明，图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNNs）在多网络表示学习中取得了显著的进展。以下是一个使用PyTorch实现的简单示例：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.funct