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参与单位思源
图嵌入、图表示、图分类、图神经网络等。本文将向您介绍必要的图建模论文，当然，所有这些论文都有支持实现。
图是一种非常神奇的表达方式，生活中的大多数现象或情况，比如人际关系网络、道路交通网络、信息互联网，都可以用图来表达。正如马哲介绍的那样，事物是普遍存在联系的，而摄影可以捕捉这些联系，用摄影是解释世界的最好方式。
然而，图形等结构化数据存在一个题首先需要图形来执行后续计算。然而，第一步仍然需要大量的努力，因为图的构建并不简单，而且目前没有更好的自动化方法。一旦确定了每个节点和边，图就是一个非常强大且复杂的工具，模型还可以推断出隐藏在图中的各种知识。
不同时间段的图建模
事实上，图建模可以分为图神经网络和传统图模型。之前的图建模主要使用GraphEmbedding来学习各种节点的低维向量表示，这借鉴了NLP中词嵌入的思想。图神经网络使用深度学习来执行更强大的图操作和图表示。
图嵌入算法专注于将网络节点表示为低维向量，以便相似的节点在表示空间中更加靠近。相比之下，GNN最大的优点是节点不能仅用语义来表达。
例如，GNN可以表示子图的语义信息以及网络小节点部分的语义，这是以前的图嵌入难以实现的。GNN还可以对整个图网络上的信息传播和聚合进行建模。这意味着可以对整个图网络进行建模。GNN还可以更好地表示单个节点，因为它们可以更好地建模周围节点的丰富信息。
在传统的图建模中，随机游走、短路径等图方法利用了符号知识，但这些方法没有正确利用每个节点的语义信息。深度学习技术更擅长处理非结构化文本、图像和其他数据。简单来说，GNN可以被认为是将深度学习技术应用于以符号表示的图数据，或者将非结构化数据扩展为结构化数据。GNN完全集成了符号表示和低维向量表示，并且可以利用两者。
图建模论文和代码
在GitHub上的开源工作中，开发人员收集了与图建模相关的论文和实现，从经典的图嵌入和图内核到图神经网络。这是图嵌入、图分类和图表示领域非常重要的论文。
项目地址
本项目收集的论文主要领域如下
1因式分解
2光谱和统计指纹
3图神经网络
4图内核
因式分解
学习具有频繁子图的图表示SDM2018
DangNguyen、WeiLuo、TuDinhNguyen、SvethaVenkatesh、DinhPhung
纸
Python
匿名行走嵌入ICML2018
谢尔盖伊万诺夫和叶夫根尼布尔纳耶夫
纸
Python
Graph2vecMLG研讨会2017
AnnamalaiNarayanan、MahintanChandramohan、LihuiChen、YangLiu、SantoshkumarSaminathan
纸
Python高性能
Python参考
Subgraph2vecMLG研讨会2016
AnnamalaiNarayanan、MahintanChandramohan、LihuiChen、YangLiu、SantoshkumarSaminathan
纸
Python高性能
Python参考
Rdf2Vec:用于数据挖掘的RDF图嵌入ISWC2016
佩塔尔里斯托斯基和海科保尔海姆
纸
Python参考
深度图内核KDD2015
PinarYanardag和SVNVishwanathan
纸
Python参考
光谱和统计指纹
非属性图分类的简单而有效的基线ICLRRLPM2019
陈凯、王玉苏
纸
Python参考
NetLSDKDD2018
安东齐苏林、达维德莫丁、帕纳吉奥蒂斯卡拉斯、亚历克斯布朗斯坦、伊曼纽尔穆勒
纸
Python参考
用于学习图分类关系表示的简单基线算法，NIPS2018
内森德拉拉和爱德华皮诺
纸
Python参考
基于熵的多图多标签学习EntropyNIPS2018
朱子轩、赵玉海
纸
Python参考
在图NIPS2017上发现独特、稳定、稀疏和快速的特征学习
SaurabhVerma和张志立
纸
Python参考
多任务图分类的联合结构特征探索和归一化TKDE2015
潘诗芮、吴佳、朱兴全、张成奇、PhilipSYuz
纸
Java参考
NetSimile:一种实现与大小无关的网络相似性的可扩展方法arXiv2012
米歇尔柏林杰里奥、达奈库特拉、蒂娜埃利亚西-拉德、克里斯托斯法劳索斯
纸
Python
图神经网络
自注意力图池ICML2019
李俊贤、李仁烨、姜在宇
纸
Python参考
用于图分类的变分递归神经网络ICLR2019
爱德华皮诺、内森德拉拉
纸
Python参考
用于材料科学数据挖掘的晶体图神经网络Arxiv2019
山本武德
纸
Python参考
图卷积网络ICML2019说明
费德里科巴尔达萨雷、侯赛因阿齐兹普尔
纸
Python参考
半监督图分类分层图透视WWW2019
李佳、于蓉、程洪、孟海伦、黄文兵和黄俊洲。
纸
Python参考
胶囊图神经网络ICLR2019
张歆艺和陈丽慧
纸
Python参考
图神经网络ICLR2019有多强大
徐克雨露、胡伟华、JureLeskovec、StephanieZegelka
纸
Python参考
Weisfeiler和LemanGoNeural:高阶图神经网络AAAI2019
克里斯托弗莫里斯、马丁里克特、马蒂亚斯费伊、威廉L汉密尔顿、扬埃里克伦森、高拉夫拉坦、马丁格雅
纸
Python参考
使用显式张量图表示进行图分类的胶囊神经网络Arxiv2019
马塞洛丹尼尔古铁雷斯马利亚、彼得梅尔策和皮特
一、法缇丽生姜洗发水怎么样？
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