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。
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:
节点表示学习
图嵌入知识
图神经网络
图神经网络的应用
图形生成
图形布局和高维数据可视化
图表示学习系统
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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