图神经网络学习

入门

目的：训练一个图模型，使得该图模型可以区分图上的黄色节点和绿色节点。

特征作为图的节点，颜色就是图的分类。

图的度的概念：与节点相连的条数。

 邻接表记录的是后续邻居的信息；

在新闻推荐中，节点是用户和新闻，用户会有一些特征，新闻也会有一些特征。

边也会有自己的特征，比如用户阅读新闻的阅读时长、点击频率等；

图游走类模型

 

 

 

 

学习资料：

pyg-team/pytorch_geometric: Graph Neural Network Library for PyTorch (github.com)

• 图卷积网络(Graph Convolution Networks): https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-7d2250723780

• 图和流形上的几何深度学习(Geometric Deep Learning on Graphs and Manifolds):http://www.geometricdeeplearning.com/

• 一个可以提供帮助的MOOC:https://www.edx.org/course/advanced-algorithmics-and-graph-theory-with-python

• 斯坦福图学习入门课程cs224w——图网络机器学习算法：http://cs224w.stanford.edu/

• cs224w课程视频可在https://www.bilibili.com/video/av30039828