随着科技的发展，图神经网络（GNN）已经成为人工智能领域的一个重要分支，它能够处理复杂的数据结构，如社交网络、化学分子结构和推荐系统等。以下是15类图神经网络的应用场景总结：

1️⃣ 社交网络分析：通过理解用户之间的关系来提高广告定位的准确性。

2️⃣ 化学与药物发现：用于预测分子性质和设计新药。

3️⃣ 推荐系统：改善个性化推荐，提升用户体验。

4️⃣ 知识图谱构建：整合多源信息，形成知识库。

5️⃣ 图像分割：在计算机视觉中识别图像中的不同部分。

6️⃣ 交通流预测：优化城市交通管理，减少拥堵。

7️⃣ 电力系统分析：增强电网的稳定性和效率。

8️⃣ 自然语言处理：提高文本理解能力，实现更自然的人机交互。

9️⃣ 生物信息学：分析蛋白质相互作用网络，支持疾病研究。

🔟 金融风控：评估贷款申请者的信用风险。

1️⃣1️⃣ 智能制造：优化生产线布局，提高生产效率。

1️⃣2️⃣ 文档分析：自动分类和提取文档内容。

1️⃣3️⃣ 舆情监控：实时监测网络舆论，快速响应。

1️⃣4️⃣ 供应链管理：优化物流路径，降低成本。

1️⃣5️⃣ 城市规划：辅助城市基础设施建设决策。

这些应用场景展示了图神经网络在解决实际问题中的巨大潜力。