这是总结的深度学习中常用的11个图数据集。 1. 近年来，深度学习越来越关注图方向的任务，通过利用图神经网络去挖掘现实中各种可以利用图来表示事物（社交网络，论文引用网络，分子结构）等等，来学习更好的表示，去实现下游任务。 2. 图数据是由一些点和一些线构成的，能表示一些实体之间的关系，图中的点就是实体，线就是实体间的关系。如下图，v就是顶点，e是边，u是整张图。attrinbutes（feature）是信息的意思，每个点、每条边、每个图都是有信息的。 3. 图数据集对于图任务的科研是必备的。深度学习中常用的图数据集：Cora、Citeseer(Cite)、Pubmed、DBLP、ACM、AMAP、AMAC、Corafull、WIKI、BAT、EAT、UAT。

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