个人笔记对模型数学上的解读部分很大程度上受到这篇博客的启发与参考 Notation T=S∪QT=S \cup QT=S∪Q,support set and query set, support set SSS in each episode serves as the labeled training set xix_ixi​ and yi∈{C1,…,CN}=CT⊂Cy_i \in \{C_1,…,C_N\}=C_T \subset Cyi​∈{C1​,…,CN​}=CT​⊂C: iii th input data and its label, CCC is the set of all

GraphNeuralNetwork 《深入浅出图神经网络：GNN原理解析》配套代码 关于勘误 由于作者水平有限，时间仓促，书中难免会有一些错误或不准确的地方，给读者朋友造成了困扰，表示抱歉。 仓库中提供了目前已经发现的一些问题的,在此向指正这些错误的读者朋友表示感谢。 在5.4节图滤波器的介绍中，存在一些描述错误和概念模糊的问题，可能给读者理解造成偏差，勘误中对相关问题进行了更正 环境依赖 python>=3.6 jupyter scipy numpy matplotlib torch>=1.2.0 Getting Start FAQ Cora数据集无法下载 Cora数据集地址是：。 仓库中提供了一份使用到的cora数据，可以分别将它放在 chapter5/cora/raw 或者 chapter7/cora/raw 目录下。 新代码直接使用本地数据.

S7-Graph汉化补丁第二版

s7-graph v5.3下载

Activation Graph System 1.44

GraphRec_PyTorch GraphRec模型的PyTorch实现（Fan，Wenqi等人，“用于社交推荐的图神经网络。”万维网会议，ACM，2019年）。 用法 从requirements.txt文件安装所需的软件包。 pip install -r requirements.txt 预处理数据集。 应在数据集的相应文件夹中生成两个名为数据集和列表的pkl文件。 python preprocess.py --dataset Ciao python preprocess.py --dataset Epinions 运行main.py文件来训练模型。 您可以通过命令行配置一些训练参数。 python main.py 运行main.py文件以测试模型。 python main.py --test

AAAI 2019 Tutorial的图表示学习分享， William Hamilton 和加拿大蒙特利尔算法研究所的Jian Tang 跟大家交流了图表示学习的当前进展

近年来，随着网络数据量的不断增加，挖掘图形数据已成为计算机科学领域的热门研究课题，在学术界和工业界都得到了广泛的研究。但是，大量的网络数据为有效分析带来了巨大的挑战。因此激发了图表示的出现，该图表示将图映射到低维向量空间中，同时保持原始图结构并支持图推理。图的有效表示的研究具有深远的理论意义和重要的现实意义，本教程将介绍图表示/网络嵌入的一些基本思想以及一些代表性模型。

该软件是visual graph 安装包，里面带有很多例子，可以模拟很多应用环境。

此软件由俄国人开发（好多这种功能强大的小软件都是俄国人开发的，pfpf）getdata-graph-digitizer.com上可以下载到试用版，21天的试用期，好像无功能限制，目前最新版本：2.24，有中文和英文界面可供选择，其他有俄文、乌克兰文、日文、朝鲜文，居然还有印度尼西亚文（开发者有印尼朋友？）；