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课程介绍
图是一种强大的数据结构,可以用于建模许多真实世界的场景,图能够对样本之间的关系信息进行建模。但是真实图的数据量庞大,动辄上亿节点、而且内部拓扑结构复杂,很难将传统的图分析方法如最短路径、DFS、BFS、PageRank 等算法应用到这些任务上。因此有研究者提出将机器学习方法和图数据结合起来,即图机器学习,这逐渐成为近年来机器学习中的一股热潮,特别是图神经网络(GNN)。
CS224W 是顶级院校斯坦福出品的图机器学习方向专业课程,对于graph方向的数据挖掘和机器学习(神经网络)有全面的知识覆盖和很高的权威度。如果大家想学习非结构化的图数据上的各类算法,本课程是最适合的课程之一。
课程主讲人 Jure Leskovec 是斯坦福大学计算机科学副教授,也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 的作者之一。
他主要的研究兴趣是社会信息网络的挖掘和建模等,特别是针对大规模数据、网络和媒体数据。多次在 Nature、NeurIPS、KDD、ICML 等期刊和学术会议上发表论文,并两次获得 KDD 时间检验奖。
根据视频内容整理的这份『CS224W 课程结构图解』,展示了内容要点及其逻辑关系,超级直观!相信对构建 Whole Picture 特别有帮助~
课程主题
本课程着重于分析海量图形所面临的计算、算法和建模挑战,通过研究底层图结构及其特征,向学生介绍机器学习技术、数据挖掘工具。课程涉及的主题包括:
- Machine Learning for Graphs(基于图的机器学习)
- Traditional Methods for ML on Graphs(图数据上的传统方法)
- Node Embeddings(节点嵌入)
- Link Analysis: PageRank(PageRank)
- Label Propagation for Node Classification(用于节点分类的标签传播)
- Graph Neural Networks(图神经网络)
- Knowledge Graph Embeddings(知识图谱嵌入)
- Reasoning over Knowledge Graphs(基于知识图的推理)
- Frequent Subgraph Mining with GNNs(使用GNN进行频繁子图挖掘)
- Community Structure in Networks(网络中的社区结构)
- Traditional Generative Models for Graphs(图数据的传统生成模型)
- Deep Generative Models for Graphs(图数据的深度生成模型)
- Advanced Topics on GNNs(GNN 进阶专题)
- Scaling Up GNNs(大规模GNN)
- Guest Lecture: GNNs for Computational Biology(GNNs在计算生物学的应用)
- Guest Lecture: Industrial Applications of GNNs(GNNs的工业应用)
- GNNs for Science(用于科学的 GNN)
课程资料 | 下载
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- 课件(PDF)。Lecture 1~20所有章节,图文结合的呈现,对于理解很有帮助。
- 代码及作业参考解答(.ipynb)。Colab 0~4代码,Homework 0~3作业答案。
- 拓展阅读 & 知识图谱资源大全。课程推荐的相关学习资源、清单。
课程视频 | B站
【双语字幕+资料下载】斯坦福CS224W | 图机器学习(2021最新·全19讲)
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作者:ShowMeAI内容团队
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