本课程主要讲述图神经网络的相关背景、现有技术以及在实际生产生活中的应用。通过兼顾学术前沿与落地应用，提供图神经网络这一研究领域的核心知识，与当前工业界学术界的应用场景紧密相关，并着重强调图神经网络的落地应用能力。

地址：

https://zhoushengisnoob.github.io/courses/index.html?course=gnn

课程内容：

时间 课程内容 课程概述
2021-11-12 图神经网络简介 课程介绍、认识图数据、介绍图特征和图数据挖掘任务；介绍节点表征学习的方法，包括基于矩阵分解和基于随机游走，并证明随机游走和矩阵分解的等价性
2021-11-19 经典图神经网络 介绍基于深度自编码器的节点表征学习、融合节点属性的节点表征学习、基于消息传递的节点表征学习和经典图神经网络
2021-11-26 卷积图神经网络 介绍卷积、傅里叶变换、图傅里叶变换和卷积图神经网络示例
2021-12-3 循环图神经网络 介绍循环神经网络、LSTM、GRU以及在图神经网络上的应用
2021-12-10 图结构学习神经网络 介绍图结构学习神经网络、图结构生成网络
2021-12-17 深度社区发现 介绍图神经网络应用于社区发现任务的思路、案例
2021-12-24 富信息图神经网络 介绍有向图、异构图和动态图的图神经网络技术
2021-12-31 Invited Talk 介绍知识图谱、工业图神经网络和图神经网络动手实践

 

 

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