A Review on Graph Neural Network Methods in Financial Applications

最新推荐文章于 2025-04-30 12:42:44 发布
最新推荐文章于 2025-04-30 12:42:44 发布
阅读量231 收藏
点赞数
分类专栏： Graph Neural Network Survey Paper 文章标签： 人工智能 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/132194795
版权
本文全面回顾了金融背景下图神经网络（GNN）模型的应用，探讨了金融数据的复杂性和异构性，以及GNN如何处理这些挑战。内容包括图分类、特征处理、GNN模型和其在财务任务中的应用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

本文是与GNN有关的论文综述，针对《A Review on Graph Neural Network Methods in Financial Applications》的翻译。

图神经网络在金融中的应用综述

摘要

金融数据具有多个组成部分和多个关系，通常以图形数据的形式表示，因为它既可以表示单个特征，也可以表示复杂的关系。由于金融市场的复杂性和波动性，在金融数据上构建的图往往是异构的或时变的，这对建模技术提出了挑战。在图建模技术中，图神经网络（GNN）模型能够处理复杂的图结构并取得良好的性能，因此可以用于解决财务任务。在这项工作中，我们对最近金融背

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
What is Deep Learning? An Introductory Survey on its Ad
AI天才研究院
10-09 735
作者：禅与计算机程序设计艺术Deep learning is a subfield of machine learning that has revolutionized the way computers learn and understand data. It involves using artificial neural networks to discover patterns in complex datasets, which are often used in natural langua
AAAI 2022 论文列表
热门推荐
gbstack08的专栏
02-15 2万+
链接及代码之后会更新 GitHub链接：https://github.com/gbstack/AAAI-2022-papers Scaled ReLU Matters for Training Vision Transformers Pichao Wang, Xue Wang, Hao Luo, Jingkai Zhou, Zhipeng Zhou, Fan Wang, Hao Li, Rong Jin Search Strategies for Topological Network Optimizat
【论文】Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications
安静
02-25 1050
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications1 Introduction2 Models2.1 Graph Neural Networks2.2 Variants of Graph Neural Networks2.3 General Frameworks3 Applications3.1 Structural Scenar...
【GNN综述1-模型与应用】 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
05-01 3437
转载 纪厚业 近年来，图神经网络的研究成为深度学习领域的热点。近日，清华大学孙茂松组在 arXiv 上发布预印版综述文章Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications。 该文总结了近年来图神经网络领域的经典模型与典型应用，并提出了四个开放性问题。对于希望快速了解这一领域的读者，不妨先从这篇文章看起。 除了这篇综述外，...
《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》学习笔记【简略】
智慧的旋风的博客
12-18 704
《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》 清华大学的一篇GNN综述，读完之后还蛮有收获的。 个人认为最干货的部分是「2.2.2 Propagation Types」中对各种GNN、GCN模型的介绍了，如果之前读过一些综述了，可以直接跳到这来；第三部分感觉。。哈哈哈，至少现在对我的帮助不大。 此外，《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》这本书应该也主要参考了这篇综述，可以看完中文版再过来看英文的。
《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》阅读笔记
weixin_30855761的博客
06-19 1011
本文是对文献 《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》 的内容总结，详细内容请参照原文。 引言 大量的学习任务都要求能处理包含丰富的元素间关联关系的图数据，例如物理系统建模、疾病分类以及文本和图像等非结构数据的学习等。图形神经网络（GNNs）是一种连接模型，通过图形节点之间的消息传递捕获图形的依赖性。 ...
《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》图网络综述 -- 解析笔记
Knife丶小刀博客
02-08 1万+
概要 原文链接 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications 作者：Jie Zhou∗, Ganqu Cui∗, Zhengyan Zhang∗, Cheng Yang, Zhiyuan Liu, Maosong Sun 内容概括 回顾现有模型 对现有模型分类 提出4个有待研究的问题 关键词汇 图神经网络 图神经网络(G...
整理研究方向（1）【未完成】
qq_35780315的博客
07-26 2547
整理从交通流量预测发展到其他方向的团队文章，并研究调研我们可以研究的方向
【2011-2016】 NIPS汇总 - Advances in Neural Information Processing Systems
Testing的博客
10-02 1万+
Advances in Neural Information Processing Systems 24 (NIPS 2011) The papers below appear in Advances in Neural Information Processing Systems 24 edited by J. Shawe-Taylor and R.S. Zemel and P.L.
Paper：《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications—图神经网络:方法与应用综述》翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
07-18 8175
Paper：《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》翻译与解读 《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》翻译与解读 原论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.06559.pdf ...
综述笔记：《Graph Neural Networks:A Review of Methods and Applications》-2019
yyy的技术日常
06-26 1万+
2. 读《Graph Neural Networks:A Review of Methods and Applications》-2019 2.1 基本概念 图神经网络（GNNs）是通过图的节点之间的消息传递来获取图的依赖性的连接模型。与标准的神经网络不同，图神经网络保留了一种能够以任意深度表示其邻域信息的状态。 基于图形卷积网络（GCN）、图形注意网络（GAT）、门控图形神经网络（GGNN）等图形神经网络变体的系统在上述许多任务上都表现出了突破性的性能。 CNN强在{局部连接，权值共享，多层抽象}，CNN
《Graph neural networks A review of methods and applications》笔记
hxhabcd123的博客
07-28 288
本文是记录关于图算法综述文章《Graph neural networks: A review of methods and applications》的阅读笔记
Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications学习笔记
jing_jing95的博客
03-27 4766
Abstract Lots of learning tasks require dealing with graph data which contains rich relation information among elements.Modeling physics system, learning molecular fingerprints, predicting protei...
高压开关柜局部放电信号分析系统
m0_61057267的博客
04-28 1751
这个项目是我在2025年实现的高压开关柜局部放电信号分析系统，目的是通过采集分析局部放电信号，判断设备的工作状态和潜在故障。系统包含从信号模拟生成、特征提取、到深度学习模型训练的全流程，最终可自动生成分析报告。
远光软件发布九天 AI 应用开发平台，加速企业研发效能跃升
最新发布
YG_JT的博客
04-30 434
4月25日，远光软件在“2025珠海软件产业年会暨AI技术赋能行业发展交流会”上以虚拟直播方式发布了远光九天AI应用开发平台。
Python项目--基于计算机视觉的手势识别控制系统
exlink2012的专栏
04-23 3434
随着人机交互技术的快速发展，传统的键盘、鼠标等输入设备已经不能满足人们对自然、直观交互的需求。手势识别作为一种非接触式的人机交互方式，具有操作自然、交互直观的特点，在智能家居、游戏控制、虚拟现实等领域有着广泛的应用前景。 本项目旨在开发一个基于计算机视觉的手势识别控制系统，通过摄像头捕获用户的手部动作，实时识别手势类型，并将识别结果转化为相应的控制命令，实现对计算机或其他设备的非接触式控制。
花费7元训练自己的GPT 2模型
04-28 1323
在上一篇博客中，我介绍了用Tensorflow来重现GPT 1的模型和训练的过程。这次我打算用Pytorch来重现GPT 2的模型并从头进行训练。GPT 2的模型相比GPT 1的改进并不多，主要在以下方面：1. GPT 2把layer normalization放在每个decoder block的前面。2. 最终的decoder block之后额外添加了一个layer normalization。3. 残差层的参数初始化根据网络深度进行调节。
【现代深度学习技术】循环神经网络07：通过时间反向传播
Morse_Chen的博客
04-28 1324
本文讲解循环神经网络的通过时间反向传播。RNN梯度分析及BPTT是理解其原理的关键，通过深入分析RNN的梯度计算过程，我们可以更好地理解梯度爆炸和梯度消失的问题，BPTT可有效训练RNN捕捉序列依赖。
graph neural networks: a review of methods and applications
03-16
图神经网络：方法和应用综述 图神经网络是一种基于图结构的深度学习模型，它可以对图数据进行建模和预测。本文综述了图神经网络的各种方法和应用，包括图卷积网络、图注意力网络、图自编码器等。...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

UnknownBody

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值