近期必读的【图神经网络(GNN)】相关论文 发表于WWW 2020.zip

近期，随着WWW 2020会议的临近，有很多paper放出来，我们提前整理了会议上图神经网络(GNN)比较有意思的的论文—TaxoExpan，结构深度聚类网络、MetapathGNN、对抗样本、图域自

今年，第58届计算语言学协会（the Association for Computational Linguistics, ACL）年度会议将于2020年7月5日至10日在美国华盛顿西雅图举行。受CO

由北京智源人工研究员、智源AI社区举办的图神经网络在线研讨会2020。具体来说，会议报告包括：《网络表示学习》-北大宋国杰、《图卷积神经网络》-中科院计算所沈华伟、《图神经网络(GNN)及认知推理》-

本文为大家整理了图神经网络相关的论文，这期小编继续为大家奉上KDD 2020必读的五篇图神经网络（GNN）相关论文-Part 2——多层次GCN、无监督预训练GCN、图Hash、GCN主题模型、采样。

必须阅读的有关GNN的论文 GNN:图神经网络 由周杰,崔干渠,张正彦和白玉石贡献。 图神经网络简介。 人工智能和机器学习,摩根克莱普尔出版社,2020年合成讲座 刘志远周杰 图神经网络:方法与应用综

现代机器学习擅长于从固定的数据集和固定的环境中训练出强大的模型,常常超过人类的能力。然而,这些模型未能模拟人类的学习过程,而人类的学习过程是有效的、稳健的,并且能够从非平稳世界的连续经验中逐步学习。

关于图神经网络（GNN）的必读文章

内含本人学习图神经网络时阅读的论文,非常推荐想要入门和进一步了解图神经网络的朋友下载阅读。

本文为大家奉上的是WWW2020五篇知识图谱+图神经网络（KG+GNN）相关论文，供大家参考！——多关系实体对齐、问答推理、动态图实体链接、序列实体链接、知识图谱补全。

[目录] 介绍 作为一种强大的图形表示学习方法,图形神经网络已广泛用于各种场景中,例如NLP,CV和推荐系统。 据我所知,图挖掘与推荐系统高度相关。实际上,将一项推荐给一个用户是用户项图上的链接预测。