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While labeled data is expensive to prepare, ever increasing amounts of unlabeled data is becoming widely available. In order to adapt to this phenomenon, several semi-supervised learning (SSL) algorithms, which learn from labeled as well as unlabeled data, have been developed. In a separate line of work, researchers have started to realize that graphs provide a natural way to represent data in a variety of domains. Graph-based SSL algorithms, which bring together these two lines of work, have been shown to outperform the state-of-the-art in many applications in speech processing, computer vision, natural language processing, and other areas of Artificial Intelligence. Recognizing this promising and emerging area of research, this synthesis lecture focuses on graphbased SSL algorithms (e.g., label propagation methods). Our hope is that after reading this book, the reader will walk away with the following: (1) an in-depth knowledge of the current stateof- the-art in graph-based SSL algorithms, and the ability to implement them; (2) the ability to decide on the suitability of graph-based SSL methods for a problem; and (3) familiarity with different applications where graph-based SSL methods have been successfully applied.

Neural Bellman-Ford Networks: A General Graph Neural Network Framework for Link Prediction 【NeurIPS 2021】神经Bellman-Ford网络:用于链路预测的一般图神经网络框架 链接预测是图的一项非常基础的任务。在传统路径学习方法的启发下，本文提出了一种通用的、灵活的基于路径的链接预测表示学习框架。具体来说，我们将节点对的表示定义为所有路径表示的广义和，每个路径表示都是路径中各边表示的广义乘积。受求解最短路径问题的Bellman-Ford算法的启发，我们证明了所提出的路径公式可以被广义Bellman-Ford算法有效地求解。为了进一步提高路径表示的能力，我们提出了神经BellmanFord网络(NBFNet)，这是一个通用的图神经网络框架，用于解决广义Bellman-Ford算法中使用学习算子的路径表示。NBFNet将广义Bellman-Ford算法参数化，采用3个神经单元，分别对应边界条件、乘法算子和求和算子。NBFNet是非常通用的，涵盖了许多传统的基于路径的方法，并且可以应用于同构图和多关系图(例如，知识图)在转换和归纳设置。在同构图和知识图谱上的实验表明，所提出的NBFNet在转导和归纳设置方面都大大优于现有方法，取得了最新的研究结果。

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今天的这篇论文是 MSRA 2015 年的工作——《LINE: Large-scale Information Network Embedding》，截至目前共有 1900 多引用，主要的是如何在大尺度网络中应用 Embedding 技术。 1. Introduction 之前介绍的 DeepWalk 采用分布式并行方式来训练模型，但如果在硬件资源有限的条件下该如何训练出一个拥有百万结点和数十亿条边的网络呢？针对这种情况，MSRA 的同学们提出了一种可以应用于这种大规模网络计算的新型算法——LINE。LINE 适用于任何类型的网络结构，无论是有向图还是无向图，以及是否加权（DeepWalk 只

graph-tool是一个Python程序库，包括目前几乎所有成熟的图论算法和函数，底层使用C++语言的Boost Graph Libraries程序库实现所以运算速度远高于networkx。但是其官网服务器速度很慢，又没有离线文档可供使用。于是我将其官网文档做成PDF格式，即本资料。

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