【图神经网络】整理了数百篇顶会论文！！

整理自“量子位”（QbitAI）

这份资源名为Literature of Deep Learning for Graphs（图深度学习文献），顾名思义里面整理了大量图深度学习论文，大多数都被顶会收录，数量有上百篇。

内容丰富

这份图神经网络文献共分为8个部分，从节点表示学习开始层层递进，一直讲到图标是学习系统和相关数据集为止。

这8个部分分别为：

1. 节点表示学习

2. 图嵌入知识

3. 图神经网络

4. 图神经网络的应用

5. 图形生成

6. 图形布局和高维数据可视化

7. 图表示学习系统

8. 数据集

除了8个大方向外，部分章节又进行了细分，比如在应用章节，又分成了NLP、计算机视觉、推荐系统、链接预测、影响预测、神经架构搜索、强化学习等方向。

而这份资源的最闪亮的地方，就是将这些不同方向已经发表的论文进行了整理，分门别类得放上了论文的标题、作者、关键词和地址链接。

GitHub地址：
https://github.com/DeepGraphLearning/LiteratureDL4Graph

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