推荐！浙大《图神经网络》课程！八节课简明讲述GNN基础、算法与应用

课程介绍

本课程主要讲述图神经网络的相关背景、现有技术以及在实际生产生活中的应用。通过兼顾学术前沿与落地应用，提供图神经网络这一研究领域的核心知识，与当前工业界学术界的应用场景紧密相关，并着重强调图神经网络的落地应用能力。

地址： https://zhoushengisnoob.github.io/courses/index.html?course=gnn

课程内容：

时间 课程内容 课程概述 2021-11-12 图神经网络简介 课程介绍、认识图数据、介绍图特征和图数据挖掘任务；介绍节点表征学习的方法，包括基于矩阵分解和基于随机游走，并证明随机游走和矩阵分解的等价性 2021-11-19 经典图神经网络 介绍基于深度自编码器的节点表征学习、融合节点属性的节点表征学习、基于消息传递的节点表征学习和经典图神经网络 2021-11-26 卷积图神经网络 介绍卷积、傅里叶变换、图傅里叶变换和卷积图神经网络示例 2021-12-3 循环图神经网络 介绍循环神经网络、LSTM、GRU以及在图神经网络上的应用 2021-12-10 图结构学习神经网络 介绍图结构学习神经网络、图结构生成网络 2021-12-17 深度社区发现 介绍图神经网络应用于社区发现任务的思路、案例 2021-12-24 富信息图神经网络 介绍有向图、异构图和动态图的图神经网络技术 2021-12-31 Invited Talk 介绍知识图谱、工业图神经网络和图神经网络动手实践

参考书目 1.《图卷积神经网络综述》，徐冰冰等，计算机学报，2020 2. 《图神经网络推荐研究进展》，吴国栋，智能系统学报，2020 3. 《图神经网络导论》，刘知远编著，人民邮电出版社，2021 4. 《图神经网络：基础与前沿》，马腾飞编著，电子工业出版社，2018 5. 《深入浅出图神经网络:GNN 原理解析》，刘忠雨，李彦霖，周洋编著，机械工业出版社，2020