迈向图数据库中图神经网络的训练与推理

英文标题：Towards Training and Inference of Graph Neural Networks in Graph Databases

该论文探讨如何在图数据库中开展图神经网络（GNN）的训练与推理。大型图上的 GNN 通常依赖内存中的图存储，以及为训练和推理单独构建的临时数据处理流水线。论文指出，图数据库能够为持续演化的图数据提供可扩展存储和高效遍历能力。该方向有望减少开发者在图数据管理与 GNN 工作流之间的系统整合负担，并推动面向动态大规模图数据的 AI 应用。

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