2022
「大规模图神经网络系统」2022最新综述：从算法到系统 (qq.com)
目前具有代表性的图神经网络框架：DGL[47]、PyTorch Geometric[48]、NeuGraph[49]、EnGN[50]、Euler[51]、PSGraph[52]、AliGraph[53]、Roc[54]、AGL[55]、PGL[56]。 DGL[47]是易于使用，高性能且可扩展的Python库，用于图结构的深度学习，能够与主流的深度学习框架集成，例如Tensorflow[20]、PyTorch[21]、MXNet[22]。PyTorch Geometric[48]是基于PyTorch构建的深度学习库，用于处理非结构化数据的深度学习。NeuGraph[49]是一种将数据流系统和图处理系统结合起来训练图神经网络的框架，它构建在现有的数据流引擎之上，使用Python和C++作为开发语言。EnGN[50]是一种以边为中心，专门用于大规模图神经网络训练的加速器。Euler[51]与PSGraph[52]是一个与深度学习工具集成的大规模分布式图学习框架，支持用户在数十亿点数百亿边的图上进行模型训练。AliGraph[53]是由阿里巴巴团队开发的采样建模训练一体化的图神经网络平台。Roc[54]是一种用于快速图神经网络训练的分布式多GPU框架。AGL[55]是用于工业用途图学习的集成系统，利用传统基础架构（MapReduce、参数服务器[57]）实现了容错性和一致性。PGL （paddle graph learning）[56]是由百度开发的基于PaddlePaddle的高效灵活的图学习框架。
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PyG Documentation — pytorch_geometric documentation (pytorch-geometric.readthedocs.io)
一些关于图的知识
我的研究方向(Research Interests) - 言非 - 博客园 (cnblogs.com)
2020
转载自图系列|图网络学习从入门到进阶：系列相关优质文章与资料汇总 - 知乎2020 (zhihu.com)
1.Tutorial教程合集（入门必读）
- 为什么要进行图嵌入表示?
- 图嵌入表示:深度游走（Deepwalk）
- 图系列|从图(Graph)到图卷积: 漫谈图神经网络模型(一)
- 图系列|从图(Graph)到图卷积: 漫谈图神经网络模型(二)
- 图系列|从图(Graph)到图卷积: 漫谈图神经网络模型(三）
- 图卷积神经网络Graph Convolutional Network(GCN)：从问题到理论分析
- 图网络延伸GraphSage: Inductive learning 和 Transductive learning
- 图注意机制GAT：三种注意力机制在图神经网络中的应用和总结
- SGC Networks，一种简化的图神经网络=>产生高达两个数量级的加速
- 图系列GIN|GNN模型到底有多强呢？Weisfeiler-Leman test来告诉你
- 斯坦福Jure Leskovec：图神经网络研究最新进展（附下载链接）
- 清华大学唐杰图神经网络 (GNN) 算法及其应用138页PPT（附下载链接）
2.图网络进阶必读
- GNN需要预训练吗？| GNN教程：图上的预训练任务上篇
- GNN需要预训练吗？| GNN教程：图上的预训练任务下篇
- 如何解决图神经网络(GNN)训练中过度平滑的问题？
- GNN 教程(特别篇)：一文遍览GNN的代表模型
- 从源头深入分析GCN的四个行文思路：重要度度量与累计，注意力，局部一致性，Laplacian变换
- ICML&KDD 2019: 图表示学习方法的鲁棒性
- KDD‘18 | 学习任意阶邻近度的Network Embedding
3.综述论文
4.会议论文合集
- 论文汇总 | (全部)AAAI'20图相关论文合集，涉及各个方面
- 论文汇总 | 15篇ICLR'20与图网络学习有关的论文汇总（第一期）
- 论文汇总 | 14篇ICLR'20与图网络学习有关的论文汇总（第二期）
- 论文汇总 | 14篇ICLR'20与图网络学习有关的论文汇总（第三期）
- 论文汇总 | ICCV'19 图相关论文合集
- 论文汇总 | KDD'19 图相关论文合集
- 论文汇总 | NeurIPS'19 图网络相关论文合集
- 论文简讯 | AAAI'20中五篇与图神经网络相关论文，涉及图分类，动态图建模，知识图谱对齐，交通预测等
- 论文简讯 | WWW'19|图相关论文(第一期)
5.论文快讯
- 论文汇讯: 图网络新应用：新燃料发现，有机化学逆合成，多任务学习，单一场景中的检测等等
- 论文快讯: 5篇Graph相关内容：多标签建模；因果结构学习；N-gram Graph等等
- 论文快讯: 一些新图卷积相关方法的提出来啦
- 论文快讯: 很多新的图学习方法提出，赶紧来看
- 论文快讯: 图神经网络的新鲜应用
- 论文快讯: 图网络相关的最新文献，涉及Graph Embedding 综述，交通预测、停车位可用性预测，图匹配等
6.相关资料
- 资料|一本机器学习与复杂网络相关的书籍《Machine Learning in Complex Networks》
- 资料 |斯坦福大学2019秋季新课CS224W: Machine Learning with Graphs 课程讲义PPT等
- 资料 | 17篇论文，详解图的机器学习趋势 | NeurIPS 2019
- 资料 | NLP 和人文社会学科课程来了：斯坦福开年公开课主讲NLP和社交网络应用
- 资料 | Graph embedding|Graph Neural Network 学习资料汇总
- GitHub | Awesome Graph classification
7.论文解读合集
- 论文解读：KDD'18异质信息网络嵌入学习—HEER模型结构，解决存在多决种关系的问题
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论文解读：KDD'19 Deep Learning on Graph 最佳论文：自然语言生成（NLG）任务
论文解读：图表示学习中的对抗与攻击KDD'18 Best Paper: Adversarial Attacks - 论文解读：GMNN：图马尔可夫网络，关系数据进行建模，变分EM框架训练模型
- 论文解读：普林斯顿高研院, 浙大, CMU和MIT联合提出图核函数与图神经网络的融合方法
- 论文解读：NeurIPS'20|Hyperbolic Graph Convolutional Neural Networks
- 论文解读：ICCV'19 Workshop 论文解读：用图神经网络改善视频的多标签分类
- 方案解读：CIKM'19 挑战杯「用户行为预测」冠军方案分享：「初筛-精排」两阶求解框架
- 论文解读：KDD'19 | 图神经网络预测知识图谱中的节点重要性
- 论文解读：图系列|图神经常微分方程，如何让 GNN 在连续深度域上大显身手？
- 论文解读：ACL'19论文| 为知识图谱添加注意力机制
- 论文解读：基于 GCN 的反垃圾评价系统，闲鱼已经用上了！
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