图神经网络学习

news2024/12/25 2:12:39

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

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