PART ONE/为什么需要图神经网络 PART TWO/什么是图神经网络（包括图的基本知识，及基本GNN的操作） PART THREE/图神经网络的变体（图神经网络的3个变体，图卷积神经网络（又可分为基于空间域的图卷积神经网络和基于频域的图卷积神经网络），基于注意力的图神经网络，基于自编码器的图神经网络）。包括DCNN（Diffusion-Convolution Neural Network、NN4G（Neural Networks for Graph）、MPNN：Message Passing Neural Network、GAT （Graph Attention Network）、图自编码器（graph autoencoder，GAE）、变分图自编码器（variational graph autoencoder，VGAE） PART FOUR/应用，在自然语言处理方面的应用，在计算机视觉方面的应用，在推荐系统方面的应用，在预测问题方面的应用

基于深度强化学习的云工作流调度 有向无环图，工作流，深度强化学习，图神经网络； 蒙特卡洛树搜索

基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究

半监督分层递归图神经网络用于城市范围内的停车位可用性预测 这是SHARE体系结构的Pytorch实现，如论文《。 如果您在研究中利用SHARE模型，请引用以下内容： @article{zhang2019semi, title={Semi-Supervised Hierarchical Recurrent Graph Neural Network for City-Wide Parking Availability Prediction}, author={Zhang, Weijia and Liu, Hao and Liu, Yanchi and Zhou, Jingbo and Xiong, Hui}, booktitle={Proceedings of the Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligen

基于空间感知图神经网络（GNN）和跨级分子轮廓预测（Python完整源码和数据） 基于空间感知图神经网络（GNN）和跨级分子轮廓预测（Python完整源码和数据） 基于空间感知图神经网络（GNN）和跨级分子轮廓预测（Python完整源码和数据）

该项目研究了图神经网络在电力系统分析中的应用。 它旨在比较图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP) 模型在相同模型复杂度下的性能。 代码是在 Jupyter Notebook IDE 中使用 pytorch 框架开发的。 神经网络（NN）的最新进展框架被称为图神经网络（GNN），在电力系统中，电网可以被表示为一个具有高维特征和总线之间相互依赖关系的图，为电力系统分析提供更好的机器学习状态，在GNN框架中整合电网拓扑结构用于电力流的应用。 在电网中，总线可以被看作是节点，而线可以被看作是边。节点的特征是电压、电压角、有功功率和无功功率，而线路的特征可以是线路电流和线路电阻。 Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包） Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包） Pytorch实现图神经网络 (GNN) 与传统多层感知器 (MLP)的电力系统分析 （完整源码和数据包）

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介绍了知识图谱与图神经网络

最全的图卷积神经网络讲解+图卷积神经网络的发展+GCN的应用领域+GCN的种类+GCN的公式推导，简单来说，这篇论文包含了图卷积神经网络的各个模块，十分的详细！