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2020年中国知识图谱行业研究报告：2019年是知识图谱相关技术飞速发展的一年，世界顶级NLP大会ACL一次性收录了超30篇高质量知识图谱类论文，其中对于关系向量和图神经网络的论述将对知识图谱中关系补全、推理决策和认知计算带来长足发展。在国内建设应用方面，工信部发文明确指出，2020年将围绕工业大数据融合应用、民生大数据创新应用、大数据关键技术先导应用、大数据管理能力提升4大类7个细分方向着重发展，而知识图谱作为集大数据和人工智能与一身的综合技术，也将成为重点关注领域。

作者：李军利 / 14th June 2020 内容：图基础和图引擎；图算法：图挖掘、 图表示学习 、图神经网络、 知识表示学习/知识图谱三元组 （Graph Mining 、Graph Embedding、Graph Neural Network、Knowledge-Graph Embedding） 编程相关：Linux、C++、Python、TensorFlow、Pytorch、DGL、PyG、networkx、HDFS 写作动力：随着图引擎和图算法研究的深入，涉及越来越广，希望在 里记录一些总结和思考 分类：旨在获取embedding的无监督算法称为 图表示学习 ; GNN常常是监督学习; 知识图谱相关的称为 KG-Embedding（我的分类很主观，基于游走的算法常称为图表示算法，基于邻居汇聚的叫 GNN） 分类 笔记 论文 代码 异构 属性 基础 [Graph Th

必须阅读的有关GNN的论文 GNN：图神经网络 由周杰，崔干渠，张正彦和白玉石贡献。 图神经网络简介。 人工智能和机器学习，摩根克莱普尔出版社，2020年合成讲座 刘志远周杰 图神经网络：方法与应用综述。 arxiv 2018. 周杰，崔干渠，张正彦，杨成，刘志远，孙茂松。 图神经网络的全面调查。 arxiv 2019. 吴宗汉，潘世瑞，陈凤文，龙国栋，张成启，余飞飞。 图形数据的对抗性和防御性：一项调查。 arxiv 2018. 孙立超，窦颖彤，杨卡尔，王继，余宇飞，李波。 图上的深度学习：调查。 arxiv 2018. 张子伟，崔鹏，朱文武。 关系归纳偏置，深度学习和图网络。 arxiv 2018. Battaglia，Peter W和Hamrick，Jessica B和Bapst，Victor和Sanchez-Gonzalez，Alvaro和Zambaldi，Vinicius

代码源自《Learning to Dispatch for Job Shop scheduling via Deep Reinforcemnet Learning》

斯坦福大牛Jure Leskovec：图神经网络研究最新进展, Jure是斯坦福大学计算机学院的副教授，也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。在谷歌学术搜索（Google Scholar）上，Jure拥有接近4.5万的论文引用数量，H指数为84。以上意味着他在人工智能研究领域占有举足轻重的地位。

行业分类-作业装置-一种基于图神经网络的聚合特征提取方法及装置.7z

行业分类-作业装置-一种基于图神经网络的网络流量预测方法.7z

行业分类-作业装置-一种基于图神经网络的温度可调型混合气体识别系统.7z

本文为大家整理了五篇CVPR 2020场景图神经网络（SGNN）相关论文，让大家先睹为快——3D语义分割、指代表达式推理、图像描述生成、图像处理、时空图。