复杂网络深度学习理论创新方法研究

复杂网络深度学习在2026年的核心结论是：它已从单一的结构分析工具演变为融合时空动态图神经网络（ST-GNN）与因果推断的决策中枢，广泛应用于金融风控、城市交通调度及生物制药研发，其核心价值在于解决高维非欧几里得数据中的关联挖掘与预测难题，技术演进：从静态图谱到动态因果推理架构升级：图神经网络（GNN）的2.0……