随着人工智能技术的不断发展，知识图谱作为解决大数据问题的重要工具，正逐渐被图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）所深化研究。本文系统梳理了图神经网络在知识图谱领域的演进历程，探讨其核心理论、关键应用和未来研究方向。

图神经网络起源于2013年Hinton等人通过图结构特征提取发现图节点具有局部依赖性问题的学术研究。该方法在处理具有结构化的数据时展现出强大的建模能力，使得知识图谱的构建和推理能力得以提升。当前，GNN在知识图谱中的应用主要体现在三个层面：实体关系建模、上下文关联分析和推理能力增强。例如，在推荐系统中，GNN通过节点间的图结构特征，有效捕捉用户行为的动态关系；在智能问答系统中，GNN能够自动识别文章中的上下文关联，从而提高答案的准确性与相关性。这些应用表明，GNN在知识图谱领域展现出显著优势，但也暴露出在处理大规模、动态数据时的计算复杂度问题。随着跨模态学习和动态图结构的引入，GNN在知识图谱研究中的潜力正在被进一步挖掘。未来，研究者应重点关注模型的可扩展性、计算效率以及与其他技术的融合，以推动知识图谱在智能时代中的持续发展。

本文由AI大模型（qwen3:0.6b）结合行业知识与创新视角深度思考后创作。