最新最全论文合集——图神经网络在物理、化学和生物上的应用
AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数
AMiner平台（https://www.aminer.cn）由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度访问量超过1100万，成为学术搜索和社会网络挖掘研究的重要数据和实验平台。
必读论文：https://www.aminer.cn/topic
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GNN被应用在众多的领域，主要集中在结构化场景、非结构化场景以及其他三个类别。在结构化场景中，GNN被广泛应用在社交网络、推荐系统、物理系统、化学分子预测、知识图谱等领域。其中，它在物理、化学、生物方面的应用尤为突出。
该论文集共收录20篇论文，引用最多的论文为Convolutional Networks on Graphs for Learning Molecular Fingerprints，引用数为1802。
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