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WSDM'21教程：具有深图库的可扩展图神经网络 时间： 2021年3月8日，上午9:30-下午12:00（GMT + 2） 作者：来自亚马逊AI的大正，王敏杰，甘泉，宋松，张正 从图和关系数据中学习在许多应用程序中起着重要作用，包括社交网络分析，市场营销，电子商务，信息检索，知识建模，医学和生物科学，工程学等。 在过去的几年中，图形神经网络（GNN）成为一种有前途的新型监督学习框架，能够将深度表示学习的功能引入图形和关系数据。 这项不断发展的研究表明，GNN在诸如链接预测，欺诈检测，目标配体结合活性预测，知识图完成和产品推荐等问题上达到了最先进的性能。 实际上，许多现实世界的图都非常大。 迫切需要一种可扩展的解决方案，以在大型图形上有效地训练GNN。 本教程将概述GNN背后的理论，讨论GNN非常适合的问题类型，并介绍一些最广泛使用的GNN模型架构以及旨在解决的问题/应用程序。 它将引入

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