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图是一种强大的数据结构,可以用于建模许多真实世界的场景,图能够对样本之间的关系信息进行建模。但是真实图的数据量庞大,动辄上亿节点、而且内部拓扑结构复杂,很难将传统的图分析方法如最短路径、DFS、BFS、PageRank 等算法应用到这些任务上。因此有研究者提出将机器学习方法和图数据结合起来,即图机器学习,这逐渐成为近年来机器学习中的一股热潮,特别是图神经网络(GNN)。

CS224W 是顶级院校斯坦福出品的图机器学习方向专业课程,对于graph方向的数据挖掘和机器学习(神经网络)有全面的知识覆盖和很高的权威度。如果大家想学习非结构化的图数据上的各类算法,本课程是最适合的课程之一。

课程主讲人 Jure Leskovec 是斯坦福大学计算机科学副教授,也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 的作者之一。

他主要的研究兴趣是社会信息网络的挖掘和建模等,特别是针对大规模数据、网络和媒体数据。多次在 Nature、NeurIPS、KDD、ICML 等期刊和学术会议上发表论文,并两次获得 KDD 时间检验奖。

根据视频内容整理的这份『 CS224W 课程结构图解 』,展示了内容要点及其逻辑关系,超级直观!相信对构建 Whole Picture 特别有帮助~

本课程着重于分析海量图形所面临的计算、算法和建模挑战,通过研究底层图结构及其特征,向学生介绍机器学习技术、数据挖掘工具。课程涉及的主题包括:

  • Machine Learning for Graphs( 基于图的机器学习
  • Traditional Methods for ML on Graphs( 图数据上的传统方法
  • Node Embeddings( 节点嵌入
  • Link Analysis: PageRank( PageRank
  • Label Propagation for Node Classification( 用于节点分类的标签传播
  • Graph Neural Networks( 图神经网络
  • Knowledge Graph Embeddings( 知识图谱嵌入
  • Reasoning over Knowledge Graphs( 基于知识图的推理
  • Frequent Subgraph Mining with GNNs( 使用GNN进行频繁子图挖掘
  • Community Structure in Networks( 网络中的社区结构
  • Traditional Generative Models for Graphs( 图数据的传统生成模型
  • Deep Generative Models for Graphs( 图数据的深度生成模型
  • Advanced Topics on GNNs( GNN 进阶专题
  • Scaling Up GNNs( 大规模GNN
  • Guest Lecture: GNNs for Computational Biology( GNNs在计算生物学的应用
  • Guest Lecture: Industrial Applications of GNNs( GNNs的工业应用
  • GNNs for Science( 用于科学的 GNN
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  • 作者 ShowMeAI内容团队
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