图学习与强化学习如何结合是个重要的问题，来自东北大学的学者最近发布了《图强化学习》综述，总结了GRL方法的方法描述、开源代码和基准数据集，非常值得关注！图挖掘任务产生于许多不同的应用领域，包括社交网络、交通运输、电子商务等，近年来受到了理论和算法设计界的极大关注。在图数据挖掘任务中，使用正在研究中的强化学习(RL)技术进行了一些开创性的工作。然而，这些图挖掘算法和RL模型分散在不同的研究领域，难以对不同的算法进行比较。在本综述中，我们提供了RL模型和图挖掘的全面概述，并将这些算法推广到图强化学习(GRL)作为一个统一形式化。我们进一步讨论了GRL方法在各个领域的应用，并总结了GRL方法的方法描述、开源代码和基准数据集。最后，提出了未来可能需要解决的重要方向和挑战。这是对GRL文献进行全面考察的最新成果，为学者提供了一个全球视野，也为该领域以外的学者提供了学习资源。此外，我们为想要进入这个快速发展的领域的感兴趣的学者和想要比较GRL方法的专家创建了一个在线开源软件。

PG学习 一种用于半监督学习的高效有效的学习图算法。 （MATLAB代码） 说明：运行代码和示例 在使用代码之前，您应该编译util / lib / mtimesx /文件夹中的mtimesx lib。 请参考 。 对于Mac OS用户，您可以首先使用Homebrew安装openblas库，然后运行 bias_lib = 'path to libblas.dylib' mex('-DDEFINEUNIX','-largeArrayDims','mtimesx.c',blas_lib) 安装所需的库后，您应该在根文件夹EXCUTE的main.m。 之后，您可以在根文件夹下运行所有​​的matlab文件。 在示例文件夹中，我们提供了有关单线程版本PG-Learn，超宽带并行版本PG-Learn以及一些基线的示例，其中包括网格搜索，随机搜索，MinEnt，AEW和IDML。 此外，我们还提供

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机器学习岭回归思维导图学习法pdf：详细介绍岭回归各个步骤（建立计算矩阵-幂函数，计算回归系数，训练，预测），并提供具体算例。

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新加坡国立大学的Xiang Wang、Tat-Seng Chua，以及来自中国科学技术大学的Xiangnan He在WSDM 2020会议上通过教程《Learning and Reasoning on Graph for Recommendation》介绍了基于图学习和推理的推荐系统，涵盖了基于随机游走的推荐系统、基于网络嵌入的推荐系统，基于图神经网络的推荐系统等内容。

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