Graph NN参考资源

https://zhuanlan.zhihu.com/p/137223381

推荐系统的图方法

https://mp.weixin.qq.com/s/hFtFjR4EIVN_9g93YjtuoQ

GCMC：GNN在推荐系统中的应用

https://mp.weixin.qq.com/s/u8XAbOautjZTA7ZhdSBaDA

经典重温：图表示学习经典算法node2vec

https://mp.weixin.qq.com/s/Pm1HiEQOBnbo_GQ_v6Y_zw

腾讯提出自适应图卷积神经网络，接受不同图结构和规模的数据

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31067515

《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》阅读笔记

https://mp.weixin.qq.com/s/6viSk0Ts_7eTfYrWYi_HDQ

基于图结构的实体和关系联合抽取模型简介

https://zhuanlan.zhihu.com/p/36117802

《Learn to Represent Programs with Graphs》阅读笔记。这篇论文讲述了DL在程序代码纠错方面的应用。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/37278426

Graph2Seq: Graph to Sequence Learning with Attention-based Neural Networks

https://mp.weixin.qq.com/s/soH6jX7_fjq0iBBH-5bMsA

Node2Vec论文+代码笔记

https://mp.weixin.qq.com/s/VQON_WM_wLjGgbY2_UqzSQ

Node2Vec: 可扩展的网络特征学习

https://mp.weixin.qq.com/s/zxFgW6ofimYQ9wlChTK8cw

Recommender System with GNN

https://mp.weixin.qq.com/s/_vbcLre5HIrOGbAjTzLFjA

动态网络表征学习在推荐领域的创新与实践

https://mp.weixin.qq.com/s/17ozbpr2IIoq36VpBl3Crw

基于知识图谱和图卷积神经网络的应用和开发

https://mp.weixin.qq.com/s/mbr3u9SiYVPysBT9xuX0vg

Hyperbolic Graph Convolutional Neural Networks

https://mp.weixin.qq.com/s/nGPUcDHTrG6KwAqDCkfA1w

基于超图网络模型的图网络进化算法

https://mp.weixin.qq.com/s/XoVUJln3oyhk2jMOtWwfog

基于图神经网络的协同过滤算法

https://zhuanlan.zhihu.com/p/86216369

从3/4层拓展到56层，如何训练超级深层的图卷积神经网络

https://mp.weixin.qq.com/s/ceC1_39cmpqYOoHsu-4sCQ

HEC-Montreal唐建博士：图神经网络推理

https://mp.weixin.qq.com/s/aIU8mP5nlnqR4Qt-4RfMgQ

孙付伟：Graph Embedding在知乎的应用实践

https://zhuanlan.zhihu.com/p/111945052

TextGCN

https://blog.csdn.net/weixin_43269174/article/details/98492487

从图嵌入算法到图神经网络

https://mp.weixin.qq.com/s/LxdZ5xRuqQjNbG9FhhD0Aw

图神经网络越深，表现就一定越好吗？

https://mp.weixin.qq.com/s/d_gf12bzVySHkXFl5rqVTQ

图神经网络前沿综述：动态图网络

https://mp.weixin.qq.com/s/ea3sOkabOmaymlkeQJlZ1A

图算法工程师 面试基础

https://mp.weixin.qq.com/s/3xNRyEsw7QPCzvpQU6chDw

图神经网络的重要分支：时间图网络

https://mp.weixin.qq.com/s/GibBqURtF_Oak8NOKDjEPg

时序图神经网络

https://mp.weixin.qq.com/s/k3HTFY3QLdiY_zj81NePAg

腾讯AI Lab联合清华、港中文，万字解读图深度学习历史、最新进展与应用

https://mp.weixin.qq.com/s/TSsKeADBuamrTPrRKUBpBQ

Graph Normalization (GN)：为图神经网络学习一个有效的图归一化

https://mp.weixin.qq.com/s/oBgPS0s_Fe2w4bmT__664A

动态图上的深度学习-动态时间图网络建模技术综述

https://mp.weixin.qq.com/s/N3A8N4DZC-x8YavEXdpfKA

使用图进行特征提取：最有用的图特征机器学习模型介绍

https://mp.weixin.qq.com/s/3XKrFGkhxxXdg-XGNkvXdg

LINE：不得不看的大规模信息网络嵌入

https://mp.weixin.qq.com/s/BPbUiIl9yU6DJbjKQmrzgw

结合图的结构信息和节点特征的图对比学习

https://mp.weixin.qq.com/s/FwIbHiyZa4EcnMunWoAR1Q

北大发布最新《图神经网络推荐系统》2020综述论文，27页pdf

https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/106949616

GNN中的Graph Pooling

https://mp.weixin.qq.com/s/5vgN2Z-FVMQ9ofPAy1Vf-g

图表示学习中的Encoder-Decoder框架

https://mp.weixin.qq.com/s/2HwszqbC_I2zdTCiQirxPQ

图注意力网络入门：从数学理论到到NumPy实现

https://mp.weixin.qq.com/s/oRWMAeKcftmCL1W1SW823g

推荐系统与GNN擦出的火花竟如此绚丽多彩

https://mp.weixin.qq.com/s/9qGrkDFCd1bgeXRAaM8VGQ

动态图表示学习，40页ppt，Dynamic Graph Representation Learning

https://mp.weixin.qq.com/s/Uy2ekBiwkI2sIo637b-16g

北大、微软提出NGra：高效大规模图神经网络计算

https://mp.weixin.qq.com/s/diIzbc0tpCW4xhbIQu8mCw

阿里凑单算法首次公开！基于Graph Embedding的打包购商品挖掘系统解析

https://mp.weixin.qq.com/s/chiHw5gKnJyTJTQeF6gViw

在向量空间中启用网络分析和推理，清华大学崔鹏博士最新分享

https://mp.weixin.qq.com/s/cNNj18i_SoPeJSu9lXf9Ng

动态图表示学习，40页ppt，Dynamic Graph Representation Learning

https://mp.weixin.qq.com/s/sdiu64GVPkhTjQ5sAIv94A

图卷积神经网络理论基础：从傅里叶变换到图卷积

https://mp.weixin.qq.com/s/jvMyNgxaJj3HAIMDK_jKUQ

图挖掘与多关系学习：工具与应用，亚马逊与CMU-WWW2021教程，附161页ppt

https://mp.weixin.qq.com/s/iQYVyo2PHuGbEsYgdIf_oQ

DeepMind等机构提出“图网络”：面向关系推理

https://mp.weixin.qq.com/s/TAccHagxXQ82lfE91Y6xWg

CNN已老，GNN来了：重磅论文讲述深度学习的因果推理

https://mp.weixin.qq.com/s/UONtTJJgDawRPWtatAVKkg

如何利用高效的搜索算法来搜索网络的拓扑结构

https://mp.weixin.qq.com/s/SGCtwYWfnxjcpMJeeH1b4w

图神经网络+池化模块，斯坦福等提出层级图表征学习

https://mp.weixin.qq.com/s/DOau_vTbwCauQ8mrHkGu9Q

首个面向Facebook、arXiv网络图类的对抗攻击研究

https://mp.weixin.qq.com/s/L4XPz4Moc3mmhR_7kK5OKg

图神经网络知识蒸馏框架

https://mp.weixin.qq.com/s/K3adKwK5jBIYZAFJR_hzGw

图神经网络综述

https://mp.weixin.qq.com/s/tWR81J3t-lt3pzcOcterFQ

GNN中的16种图卷积和9种图池化

https://mp.weixin.qq.com/s/_0quf0IRe8mn4dnsBwf6Aw

基于路径的实体图关系抽取模型

https://mp.weixin.qq.com/s/jCgbBldpw4TGHUvN9WkJZg

在对抗中学习网络结构——87页PPT带你学习Graph中的GAN

https://mp.weixin.qq.com/s/xTZbfiLYHB64AJJRcw04qQ

知识图和神经网络：如何有效读取图节点属性

https://mp.weixin.qq.com/s/9fFjVSiMg-LwddXfNJuKuw

DeepMind开源图网络库，一种结合图和神经网络的新方法

https://mp.weixin.qq.com/s/5DmpgPN4t3p3H53Xu7_-3A

北大、微软亚洲研究院：高效的大规模图神经网络计算

https://mp.weixin.qq.com/s/BFJD8i_yg1Y6fxZS5or-rw

Bengio最新论文提出GibbsNet：深度图模型中的迭代性对抗推断

https://mp.weixin.qq.com/s/zg3yW7e4UKIs9-m6WmcbvA

GraphWave：一种全新的无监督网络嵌入方法

https://mp.weixin.qq.com/s/mamet6l_lA7fhoYkysZ7PQ

华为联合LSE提出KONG：有序近邻图的核函数

https://mp.weixin.qq.com/s/OnRB44tliuTFcjlmuRG3Xw

图神经网络“理论在哪里“？

https://mp.weixin.qq.com/s/FpBawuJrD54Hk1_GMO4tSg

21年最新最全Graph Learning算法

https://zhuanlan.zhihu.com/p/136521625

图神经网络从入门到入门

https://mp.weixin.qq.com/s/k3bHwxH_pgMat9pQkHzrww

大规模图算法在京东广告的实践

https://mp.weixin.qq.com/s/Aefh4A33ZhZf-pyHS3JAlg

首篇NLP图神经网络综述！127页文档让你全面了解这个领域

https://mp.weixin.qq.com/s/brIIukHx06daYw-M3nN8PQ

自然语言处理中图神经网络从入门到精通

https://mp.weixin.qq.com/s/qVWrdKD37qtnB_flPEbSdg

图深度学习如何用于自然语言处理？SIGIR2021这份230页ppt教程带你全面了解DL4NLP

https://mp.weixin.qq.com/s/BPuRRgcRQTo2jSYY-y2c8w

清华最新《图神经网络推荐系统》综述论文

PageRank算法+

http://www.docin.com/p-630952720.html

马尔科夫链

https://mp.weixin.qq.com/s/J9OmqFzQK-GS95FjgAJkTw

浅析PageRank算法

https://mp.weixin.qq.com/s/fGaEYvo3WYKdzA3r8l6O3g

基于TextRank算法的文本摘要

https://mp.weixin.qq.com/s/0ZNsP7sEfagZhjyaLZohSQ

程序员拒绝单曲循环：曲子只有5分钟，也得不重样播放450多天

https://mp.weixin.qq.com/s/TyOYhId90N0Cm7nw98nXMg

PageRank、最小生成树：ML开发者应该了解的五种图算法

https://mp.weixin.qq.com/s/4N14KhSjNt3_TvVzu4IrgQ

抽取式摘要：TextRank和BertSum

https://mp.weixin.qq.com/s/Q64r99Fxtut9_9hW9smL7g

从PageRank到反欺诈与TextRank

强连通分量算法+

http://ishare.iask.sina.com.cn/f/34626295.html

矩阵不可约的充要条件

http://www.cnblogs.com/saltless/archive/2010/11/08/1871430.html

求强连通分量的Tarjan算法

http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/8554244

求解强连通分量算法之—Kosaraju算法

http://www.cnblogs.com/luweiseu/archive/2012/07/14/2591370.html

强连通分支算法–Kosaraju算法、Tarjan算法和Gabow算法