@misc{aihist_gcn-2016,
  title        = {{图卷积网络 GCN 提出，图神经网络进入主流}}
  author       = {{AI 纪年}}
  date         = {2016-09-09}
  year         = {2016}
  month        = sep
  howpublished = {\url{https://aihist.net/e/gcn-2016.html}}
  url          = {https://aihist.net/e/gcn-2016.html}
  urldate      = {2026-11-03}
  language     = {zh-CN}
  keywords     = {机器学习, 深度学习, 神经网络, 图神经网络, 论文, 医疗}
  abstract     = {Kipf 与 Welling 把谱图卷积做一阶近似，得到逐层传播的简洁图卷积形式，并在引文网络上完成半监督节点分类。GCN 让图结构数据可以直接用神经网络训练，成为药物发现、推荐、风控与知识图谱的常用基础模块。}
  note         = {AI 纪年静态引用页（EB/OL），构建于 2026-11-03}
}