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周偉鵬：如何用GNN來(lái)提升關(guān)系圖譜的反欺詐效果？

【NeurIPS 2019】17篇論文，詳解圖的機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢(shì)

基于圖深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理方法和應(yīng)用

2020圖機(jī)器學(xué)習(xí)將從理論到應(yīng)用更上一層樓

圖網(wǎng)絡(luò)GNN(特別篇)：一文遍覽圖網(wǎng)絡(luò)中16種典型的圖卷積和9種圖池化Graph Pooling

Graph Neural Networks 綜述

初探GNN-文本表示學(xué)習(xí)

從毛坯開始搭建sota 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖計(jì)算的學(xué)習(xí)與思考

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深度學(xué)習(xí)之上，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN ）崛起

ReFactor GNN：從消息傳遞角度重新審視FMs

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圖的概念與主要類型、圖模型的應(yīng)用場(chǎng)景

自動(dòng)化知識(shí)圖譜表示：從三元組到子圖

KDD 2022 | 編程指南：生命科學(xué)中的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

知識(shí)圖譜：知識(shí)表示方法的思維導(dǎo)圖