图神经网络，剪枝技术，模型压缩，效率优化，性能提升
1. 背景介绍
图神经网络 (Graph Neural Networks, GNNs) 作为一种强大的机器学习模型，在处理图结构数据方面展现出非凡的潜力。近年来，GNNs 在社交网络分析、推荐系统、药物发现等领域取得了显著的成果。然而，随着模型复杂度的增加，GNNs 的训练和部署面临着巨大的计算资源和内存消耗挑战。
剪枝技术 (Pruning) 作为一种模型压缩方法，通过移除冗余或不重要的模型参数，有效降低模型大小和计算复杂度，同时保持模型性能。在深度学习领域，剪枝技术已广泛应用于卷积神经网络 (CNNs) 和循环神经网络 (RNNs)，取得了令人瞩目的效果。
2. 核心概念与联系
图神经网络 (GNNs) 是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。它通过在图节点和边上进行信息传播，学习图结构的特征表示，并用于下游任务，例如节点分类、边预测和图分类等。
剪枝技术 (Pruning) 是一种模型压缩方法，通过移除模型中不重要的参数，从而减小模型大小和计算复杂度，同时保持模型性能。
Mermaid 流程图：
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