这是关于图神经网络入门学习的一个简单资料。仅学习使用。

SZ-taxi。该数据集由深圳2015年1月1日至1月31日的出租车轨迹数据组成，本文选取罗湖区156条主要道路作为研究区域。实验数据主要包括两部分。一个是156*156的邻接矩阵，它描述了道路之间的空间关系。每一行表示一条道路，矩阵中的值表示道路之间的连接性。另一个是特征矩阵，它描述了每条道路上的速度随时间的变化。每一行代表一条路，每一列是不同时段道路上的交通速度。每15分钟计算一次每条路上的车速。GNN-LSTM GCN GNN LSTM RNN

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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