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Jure Leskovec，斯坦福大学计算机科学副教授。 研究重点是对大型社会和信息网络进行挖掘和建模，它们的演化，信息的传播以及对它们的影响。 调查的问题是由大规模数据，网络和在线媒体引起的。

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什么是关系深度学习？斯坦福Jure Leskovec《关系深度学习：关系数据库上的图表示学习》最新报告与论文
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34+阅读 · 2023年11月30日
斯坦福CS224W《图机器学习》2023秋季开课了！Jure Leskovec大牛主讲，系统性讲述GNNs理论，附课程PPT下载
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47+阅读 · 2023年10月14日
斯坦福CS224W《图机器学习》2023课程开始了！Jure Leskovec大牛主讲，附课程PPT下载
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57+阅读 · 2023年1月13日
不可错过！斯坦福《图学习》研讨会，Jure Leskovec主持，附slides！
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57+阅读 · 2022年10月5日
斯坦福CS246《大数据挖掘》2021课程开始了！Jure Leskovec大牛主讲，附课程PPT下载
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27+阅读 · 2022年3月9日
斯坦福CS224W《图机器学习》2021课程！Jure Leskovec大牛主讲，附课程视频与PPT下载
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200+阅读 · 2021年1月13日
【斯坦福大学Jure Leskovec】图神经网络GNN研究进展：解释性，预训练，71页ppt
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124+阅读 · 2020年4月23日
【电子书】大数据挖掘，Mining of Massive Datasets，附513页PDF
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103+阅读 · 2020年3月22日
【图机器学习论文】基于深度学习的网络生物学（Deep Learning for Network Biology）
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10+阅读 · 2019年12月16日
【斯坦福大学NeuralPS2019】GNN解释器，GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks，斯坦福大学|Jure Leskovec
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87+阅读 · 2019年10月13日
【报告推荐】斯坦福大牛Jure Leskovec：图神经网络研究最新进展
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147+阅读 · 2019年11月12日
【IPAM workshops】加州大学洛杉矶分校会议：Geometry and Learning from Data in 3D and Beyond， workshop Ⅳ： Deep Geometric Learning of Big Data and Applications
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18+阅读 · 2019年11月10日
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