如今,网络越来越大,越来越复杂,应用越来越广泛。众所周知,网络数据是复杂和具有挑战性的。要有效地处理图数据,第一个关键的挑战是网络数据表示,即如何正确地表示网络,使模式发现、分析和预测等高级分析任务在时间和空间上都能有效地进行。在这次演讲中,我将介绍网络嵌入和GCN的最新发展趋势和最新进展,包括解纠缠GCN、抗攻击GCN以及用于网络嵌入的自动机器学习。

http://tcci.ccf.org.cn/conference/2020/dldoc/tutorial_3.pdf

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图神经网络 (GNN) 是一种连接模型,它通过图的节点之间的消息传递来捕捉图的依赖关系。与标准神经网络不同的是,图神经网络保留了一种状态,可以表示来自其邻域的具有任意深度的信息。近年来,图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统、问答系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。

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