Reddit热议：70多个图分类论文+实现大汇总！

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  新智元报道  

编辑：元子

【新智元导读】这是一个野心勃勃的项目，涵盖了从深度学习、图形内核、到统计指纹和分解等领域的优秀论文以及对应的Python实现，作者表示会持续更新。来新智元和群，一起讨论。

今天新智元向大家推荐一个名叫《Awesome Graph Classification》的GitHub项目。

这个仓库在Reddit上获得不少点赞，虽然目前不到1000星，但这个项目实在是太过野心勃勃。为什么这么说？因为它涵盖了从深度学习、图形内核、到统计指纹和分解等领域的优秀论文以及对应的Python实现。而作者已经准备好要月更！

看paper，撸代码，我们的假期简直不要太爽！而且所有的领域相关论文都被进行了很好的排版，阅读友好，查找方便。

因为这是一个资源汇总的仓库，所以里面存放的只是几个md文档。你完全可以clone到本地，无眠的夜晚没事儿pull两下，感觉自己明天也能发paper写代码呢！

那么它和PyTorch Geometric有什么区别呢？PyTorch Geometric仅涵盖了深度模型，本仓库则相对更全一些。如果没有node和edge功能，本仓库中搜集的则隐式因子分解（如Graph2Vec，AWE）和统计指纹（如NetLSD）就很有竞争力了。

该仓库分为4个部分，分别是：

1. 因式分解

2. 光谱和统计指纹

3. 深度学习

4. 图形内核

以下是详细目录：

Come on，让我们愉快的干起来吧！地址：

https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification