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GraphSAGE
图神经网络实战(18)——消息传播神经网络
GraphNeuralNetworks,GNN)变体,包括图卷积网络(GraphConvolutionalNetwork,GCN)、图注意力网络(GraphAttentionNetworks,GAT)和
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盼小辉丶
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图神经网络从入门到项目实战
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深度学习
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一文梳理经典图网络模型(附新书)
作者|Chilia哥伦比亚大学nlp搜索推荐整理|NewBeeNLP图神经网络已经在NLP、CV、搜索推荐广告等领域广泛应用,今天我们就来整体梳理一些经典常用的图网络模型:DeepWalk、GCN、
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科技州与数据州
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A.关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)【一】
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2024-02-07 06:29
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《图机器学习》-GNN 《A Single Layer of a GNN》
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3、GAT三、GNNLayerinPractice四、StackingGNNLayers
白色的生活
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2024-02-01 15:50
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机器学习
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基于
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2023-12-20 13:25
图分析与挖掘
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Graph2NLP浅谈
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图分析与挖掘
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到底在训练什么? 图上的Mini-Batch 是怎么训练的 ?
1.一个端到端的同构图全图训练(Cora数据集)
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模型节点分类代码:再次重申下什么是全图训练:全图(使用所有的节点和边的特征)上的训练只需要使用上面定义的模型进行前向传播计算,并通过在训练节点上比较预测和真实标签来计算损失
chuanauc
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2023-12-19 12:18
batch
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论文笔记:详解
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整理了
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(GraphSampleandaggregate图采样和聚合)论文的阅读笔记背景相关工作模型推导前向传播扩展
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算法框架到minibatch模型训练聚合器的设置实验对
图学习的小张
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2023-12-15 05:32
图数据挖掘学习路线
论文笔记
论文阅读
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机器学习
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是GNN架构下专门设计的结构用于应对大数据集。对于科技公司而言,模型的可伸缩性对于模型后续的改进至关重要。
Authony.
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2023-12-06 18:51
#
GNN
Advanced
Techniques
python
机器学习
深度学习
pytorch
Graph Isomorphism Network(GIN)
在上一节
GraphSAGE
中,我们牺牲了部分准确率来增强模型的可伸缩性。在本节中,我们将引入Weisfeiler-Leman(WL)检验的概念,该理念可以帮助我们更好的表达GNNs架构。
Authony.
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2023-12-06 18:51
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GNN
Advanced
Techniques
gin
python
神经网络
GCN及其拓展
GraphSage
、MPNN、GAT
总结:
GraphSage
在实际问题中,一张图可能节点非常多,因此就没有办法一次性计算整张图(消耗的内存大时间长),所以我们应该使用一种有效的采样算法,从全图G中
努力AC的潇潇
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2023-12-05 04:21
深度学习模型
AI与药物联合疗法
深度学习
MLP,GCN,GAT,
GraphSAGE
, GAE, Pooling,DiffPool
MLPGCNGAT区别与联系在节点表征的学习中:MLP节点分类器只考虑了节点自身属性,忽略了节点之间的连接关系,它的结果是最差的;而GCN与GAT节点分类器,同时考虑了节点自身属性与周围邻居节点的属性,它们的结果优于MLP节点分类器。从中可以看出邻居节点的信息对于节点分类任务的重要性。基于图神经网络的节点表征的学习遵循消息传递范式:在邻居节点信息变换阶段,GCN与GAT都对邻居节点做归一化和线性变
super尚
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2023-12-05 04:47
图神经网络
恶意软件检测
读文献笔记
深度神经网络
知识图谱
RGCN,GCN,
GRAPHSAGE
论文阅读实践
图神经网络在本文中,我们将图神经网络划分为五大类别,分别是:图卷积网络(GraphConvolutionNetworks,GCN)、图注意力网络(GraphAttentionNetworks)、图自编码器(GraphAutoencoders)、图生成网络(GraphGenerativeNetworks)和图时空网络(GraphSpatial-temporalNetworks)3.图自动编码器(Gr
乘风破浪的猫
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2023-12-05 04:17
图神经网络
论文阅读
python
sklearn
cnn
网络
GCN, GAT,
GraphSAGE
对比【整理】
GCN,GAT,
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对比1234561gcn增加深度会降低模型效果主要是因为过度平滑的问题。现在解决这个问题的方法主要就是skip-connection的方法,其中包括你说的残差网络。
Kadima08
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2023-12-05 04:46
机器学习
深度学习
GCN,
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到底在训练什么呢?
根据DGL来做的,按照DGL实现来讲述1.GCNCora训练代码:importosos.environ["DGLBACKEND"]="pytorch"importdglimportdgl.dataimporttorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromdgl.nn.pytorchimportGraphConvclassGCN(nn.
chuanauc
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2023-12-05 04:45
python
深度学习
开发语言
DGL在异构图上的GraphConv模块
回顾同构图GraphConv模块首先回顾一下同构图中实现GraphConv的主要思路(以
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为例):在初始化模块首先是获取源节点和目标节点的输入维度,同时获取输出的特征维度。
♡Coisíní♡
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2023-11-27 23:25
DGL
DGL
图卷积神经网络
异构图
GCN
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图深度学习框架PyG(Pytorch-Geometric)代码实战
PyG代码实战PyG安装图神经网络的通用代码框架撰写指南GCN代码框架
GraphSAGE
代码框架空手道俱乐部(karateclubdataset)GCN代码实战准备工作读取数据可视化GCN训练损失下降曲线论文引用数据集
总是重复名字我很烦啊
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2023-11-13 05:40
图机器学习
图深度学习
图网络系列
深度学习
pytorch
人工智能
【图神经网络】GNN 图神经网络相关知识点
就是将图信号进行傅里叶变换在频域进行研究,以GCN为代表的模型,但是谱方法有一个理论要求就是拉普拉斯矩阵L要求为对称矩阵,L=D-A,即图为无向图才能满足;二类,是基于空域的研究方法(spatialmethods),以
GraphSage
kang0709
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2023-10-17 03:17
图机器学习
图神经网络
PYG实现GCN、
GraphSAGE
、GAT
fromtorch_geometric.datasetsimportPlanetoidimporttorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.nnimportGCNConv,SAGEConv,GATConvdataset=Planetoid(root='/tmp/Cora',name='Cora')print(dataset)class
刘某某.
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2023-10-08 22:47
图神经网络
python
深度学习
pytorch
推荐系统论文阅读(二十七)-
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:聚合方式的图表示学习
论文:论文题目:《InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs》论文地址:https://arxiv.org/pdf/1706.02216.pdf利用图信息的推荐我们在之前的文章里面也介绍了几篇,SRGNN,node2vec,deepwalk等等,这些论文都是利用了图结构的邻域关系来对node进行建模学习。而今天我们要介绍的这篇论文是用邻域聚合(aggr
推荐系统论文阅读
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2023-10-05 23:31
GraphSAGE
朴素GraphSAGEK:遍历的深度v∈V表示遍历所有的节点u∈N(v)表示v的neighbor。将v所有的邻居u的向量表示hk-1u做一个聚合,得到第k层聚合的邻居的特征向量:hkN(v)。然后将得到的第k层的邻居的特征的向量hkN(v)与当前节点v的第k-1层的特征向量拼接在一起,乘一个权重,乘激活函数,得到当前节点v在第k层的特征向量表示。第7行表示对节点的特征向量做一个归一化处理。Mini
刘某某.
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2023-09-29 10:42
图神经网络
python
第八课.TPAMI2021年多篇GNN相关工作
Topology-AwareGraphPoolingNetworksGraphNeuralNetworkswithConvolutionalARMAFiltersLearningGraphConvolutionalNetworksforMulti-LabelRecognitionandApplications补充内容DeepWalk(KDD2014)
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tzc_fly
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2023-09-21 12:31
图神经网络
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机器学习
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第五课.可变图结构下的归纳式学习&图注意力
目录图采样聚合网络InductiveandTransductiveLearningGraphSAGE算法流程
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与InductiveLearning的关系损失函数注意力机制简介图注意力网络
tzc_fly
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2023-09-21 12:00
图神经网络
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算法
【论文笔记】图神经网络采样相关工作整理9.19
图神经网络采样相关工作整理9.19GraphSAGENIPS2017论文:InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs目前引用数:11628本文提出了一种称为
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RWLinno
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2023-09-20 09:10
论文阅读
神经网络
人工智能
python
笔记
学习
机器学习
图神经网络教程之GAT(pyG)
图神经网络-pyG-GAT在上一章节介绍了pyG-GCN的使用,除了GCN,还有一些像GAT、
GraphSage
等等一些,本文将介绍GAT模型的构建实现了一个使用GraphAttentionNetwork
桑数模园
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2023-09-03 07:13
图神经网络
神经网络
图神经网络教程之
GraphSAGE
(pyG)
图神经网络-pyG-GAT在上一章节介绍了pyG-GAT的使用,本文将介绍
GraphSage
模型的构建实现了一个使用
GraphSAGE
(GraphSampleandAggregated)的节点分类模型,
桑数模园
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2023-09-03 07:37
图神经网络
神经网络
GraphSAGE
代码解析(一) - unsupervised_train.py
其他部分内容参见以下链接~
GraphSAGE
代码解析(二)-layers.pyGraphSAGE代码解析(三)-aggregators.pyGraphSAGE代码解析(四)-models.pyGraphSAGE
weixin_30533797
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2023-08-24 20:21
json
python
人工智能
图神经网络 day2 图的分类
图神经网络基础算法1GCN2
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2.1采样:采样固定长度的邻居2.2聚合2.3
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_minibatch2.4
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_embedding3GAT4.图网络的分类4.1
想太多!
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2023-08-20 01:53
神经网络
【图神经网络】邻居采样算法
在大规模图上遇到节点爆炸问题,可以参考下面的文献参考文献[1]dgl.sampling.sample_neighbors[2]
graphSAGE
-pytorch/src/dataCenter.py[3]
一穷二白到年薪百万
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2023-08-09 01:56
图机器学习
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图注意力网络论文详解和PyTorch实现
gnn的一主要变体有
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[2]、GraphConvolutio
deephub
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2023-07-31 17:39
pytorch
人工智能
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图神经网络
3步安装torch_geometric
想使用PytorchGeometric实现GCN、
GraphSAGE
和GAT,首先模块直接报错。
sweettea~
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2023-07-18 07:40
Python
Python环境配置
Python常见报错
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详解使用Pytorch Geometric实现
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目录正文图构建Sampler方法
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模型定义模型训练与测试总结正文
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是一种用于图神经网络中的节点嵌入学习方法。
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【图神经网络之神器】torch_geometric
GCN/
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/GAT代码导包importtorchimporttorch.nn.functionalasFfromtorch_geometric.nnimportGCNConv,SAGEConv
三石大数据
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2023-04-21 20:13
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神经网络
深度学习
机器学习
pytorch
图计算
NeurIPS 2017 |
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:大型图的归纳表示学习
目录前言1.引言2.
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2.1嵌入生成算法2.2聚合器2.3泛化到新节点2.4
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的参数学习3.后记前言题目:InductiveRepresentationLearningonLargeGraphs
Cyril_KI
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2023-04-20 02:52
图嵌入
Papers
GNN
GraphSAGE
图表示学习
图嵌入
A.特定领域知识图谱知识推理方案:知识图谱推理算法综述[四](基于图传播的模型:node2vec、GCN、
Graphsage
、GeniePath等)算法汇总和应用场景归纳
知识图谱专栏简介:数据增强,智能标注,文本信息抽取(实体关系事件抽取)、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等专栏详细介绍:知识图谱专栏简介:数据增强,智能标注,文本信息抽取(实体关系事件抽取)、知识融合算法方案、知识推理、模型优化、模型压缩技术等NLP知识图谱相关技术业务落地方案和码源,本专栏会持续更新包含知识图谱(知识融合、知识推理等)、NLP业务落地方案以及码源。同时我也会整理
汀、人工智能
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2023-04-19 06:16
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知识推理
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图神经网络
GCN
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文章目录
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原理(理解用)
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工作流程
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的实用基础理论(编代码用)1.
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的底层实现(pytorch)PyG中NeighorSampler实现节点维度的
过动猿
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GNN
Pytorch+PyG实现
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网络四、定义模型五、模型训练六、模型验证七、结果完整代码前言大家好,我是阿光。
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pyg在大图上面进行GNN
,发现pyg默认的sage_conv是不支持邻居采样、batch训练的,需要使用pyg提供的NeighborLoaderpyg中的NeighborLoader附上一个我自己实现的在reddit上面进行
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ML&&DL
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图学习图神经网络算法专栏简介:含图算法(图游走模型、图神经网络算法等)原理+项目+代码实现+比赛
主要实现图游走模型(DeepWalk、node2vec);图神经网络算法(GCN、GAT、
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),部分进阶GNN模型(UniMP标签传播、ERNIESage)模型算法,并在OGB图神经网络公认榜单上用小规模数据集
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Pytorch+PyG实现EdgeCNN
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Pytorch+PyG实现MLP
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图神经网络:GAT在
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下的实现(基于tensorflow 1.x)
标签:图神经网络,GAT,注意力机制,tensorflowGraphSAGE+GNN换成GAT的本质分析在
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xiaogp
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2023-03-30 23:55
【图神经网络】10分钟掌握图神经网络及其经典模型
3.经典的图神经网络模型3.1GCN:GraphConvolutionNetworks3.2
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:归纳式学习框架3.3GAT:Attention机制4.流行的图神经网络模型4.1无监督的节点表示学习
镰刀韭菜
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2023-03-30 18:05
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PyG基于DeepWalk实现节点分类及其可视化
本专栏整理了《图神经网络代码实战》,内包含了不同图神经网络的相关代码实现(PyG以及自实现),理论与实践相结合,如GCN、GAT、
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2023-03-29 03:58
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图神经网络GCN,
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图的两大要素:node(顶点),edge(边,即顶点与顶点之间的连接)GCN,
GraphSAGE
,GAT均是在Weisfeiler-Lehman(WL-1)算法的基础上修改了每个iteration顶点更新的方程
ystsaan
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2023-03-23 19:43
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今日知识点
今日阅读:图神经网络入门必读:一文带你梳理GCN,
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,GAT,GAE,Pooling,DiffPool:https://mp.weixin.qq.com/s/wa_UH16wYvffLW-He2JlYg
魏清宇
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「图与推荐指南针」: 顶级学者/研究组有哪些?
斯坦福:Jure(图相关的都做,代表作node2vec,
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