一、图模型简介
图模型是一种用图形表示变量之间关系的概率模型。图模型分为有向图模型和无向图模型两类，其中无向图模型又分为马尔可夫随机场和条件随机场。图模型可以用于分类、回归、聚类、推荐系统等机器学习任务。
二、图卷积网络
三、图嵌入
图嵌入是将图形数据映射到低维向量空间中的过程。图嵌入可以用于可视化、相似性计算、节点分类等任务。图嵌入的主要思路是将图形数据转化为向量表示，使得节点之间的相似性可以通过向量之间的距离来衡量。
四、图神经网络
五、图模型应用实例
图模型在推荐系统、社交网络、化学分子设计等领域有广泛应用。以推荐系统为例，图模型可以用于用户画像、商品推荐、社交关系分析等任务，可以提高推荐效果和用户满意度。
图模型是机器学习中的重要模型之一，它在处理结构化数据、推荐系统、社交网络等领域有广泛应用。随着深度学习的发展，图神经网络等新型图模型也在不断涌现，将为图形数据的深度学习提供更多选择。
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