Python-图神经网络(GNN)文献综述清单

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简介：
本清单为Python领域的图神经网络（GNN）研究提供全面的文献综述，涵盖理论进展与应用实例，助力科研人员和开发者深入理解并利用GNN技术。关于图神经网络（Graph Neural Network, GNN）的研究论文有很多。这些论文探讨了GNN在不同领域的应用，包括但不限于社交网络分析、推荐系统以及化学分子预测等领域。随着深度学习技术的发展，GNN已经成为处理非欧几里得结构数据的重要工具之一。研究者们通过不断改进和创新，使得图神经网络能够更好地捕捉节点之间的复杂关系，并且可以用于解决更加复杂的实际问题。例如，在社交网络分析中，研究人员利用GNN来识别社区结构、预测用户行为等；在化学领域，则是用它来进行分子性质的预测以及药物发现等工作。总之，关于Graph Neural Network的研究成果丰富多样，为众多行业带来了新的视角和解决方案。

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Python-图神经网络(GNN)文献综述清单

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本清单为Python领域的图神经网络（GNN）研究提供全面的文献综述，涵盖理论进展与应用实例，助力科研人员和开发者深入理解并利用GNN技术。关于图神经网络（Graph Neural Network, GNN）的研究论文有很多。这些论文探讨了GNN在不同领域的应用，包括但不限于社交网络分析、推荐系统以及化学分子预测等领域。随着深度学习技术的发展，GNN已经成为处理非欧几里得结构数据的重要工具之一。研究者们通过不断改进和创新，使得图神经网络能够更好地捕捉节点之间的复杂关系，并且可以用于解决更加复杂的实际问题。例如，在社交网络分析中，研究人员利用GNN来识别社区结构、预测用户行为等；在化学领域，则是用它来进行分子性质的预测以及药物发现等工作。总之，关于Graph Neural Network的研究成果丰富多样，为众多行业带来了新的视角和解决方案。

Python-GNN图形神经网络

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Python-GNN是一种利用Python编程语言实现的图形神经网络工具或库，它为处理图数据和开发相关应用提供了强大支持。图形神经网络（GNN）在分子应用领域表现突出，因为可以将分子结构以图的形式进行表示。其独特优势在于能够高效地建模系统内对象之间的关系与交互作用。除了应用于分子研究外，GNN还在网络分析和物理模型构建等领域展现出广泛的应用潜力。

图神经网络的综述.png

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本图解概述了图神经网络（GNN）的发展历程、核心原理及其在社交网络分析、推荐系统和分子科学等领域的广泛应用。图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）是一种深度学习模型，专门用于处理图形数据结构中的节点、边及其属性。近年来，随着复杂系统建模需求的增长，GNNs在社交网络分析、推荐系统、化学信息学和生物医学等领域得到了广泛应用和发展。该综述文章首先回顾了图神经网络的基本概念和技术原理，并且探讨了它们如何利用局部邻域的信息来更新节点表示。接着详细介绍了几种典型的图卷积方法以及这些模型的变体，包括但不限于谱域与空域的方法、空间消息传递机制等。此外还讨论了一些重要的技术挑战和未来的研究方向。总之，本段落旨在为读者提供一个全面而深入的理解框架以把握当前GNN领域的研究进展及其潜在的应用前景。

图神经网络的综述.pdf

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本文为一篇关于图神经网络的研究综述文章，系统性地回顾了图神经网络的发展历程、核心理论以及在不同领域的应用情况，并指出了未来研究方向。图神经网络（GNN）是一种专门用于处理非欧几里得结构数据的深度学习模型，在社交网络、生物信息学等领域有着广泛应用。图卷积神经网络（GCN）是其一个重要分支，它模仿了卷积神经网络在图像处理中的成功应用，实现了高效的特征提取。 GCN采用谱域方法时依赖于图信号处理理论，并通过傅里叶变换和拉普拉斯矩阵的特征分解来模拟CNN的效果。然而，在大规模图数据及有向图结构中，由于需要对称性要求而限制了其适用范围。为了解决这些问题，学者们开发出了基于空间域的方法，这些方法主要依靠设计聚合函数以及消息传播机制来更新节点表示，并且通过设定邻居数量和排序规则使得模型能够处理大规模网络。Patchy-SAN算法就是其中一种典型实现方式，它采用固定长度的子图序列进行构建。扩散卷积神经网络（DCNN）是另一种空间域方法，其核心思想在于利用图传播过程来生成更好的预测特征表示。然而，在涉及三维结构信息的数据中，单纯依赖邻接矩阵可能无法完全保留原始图的信息特性。为了克服上述问题，几何图卷积网络（Geo-GCN）、学习型图卷积网络(GLCN)等模型应运而生。它们通过引入节点的空间属性或优化半监督场景下的最佳图形关系来改进GCN的性能和效率。提高计算效率也是当前研究的一个重要方向。例如，GraphSAGE技术利用采样机制结合聚合函数生成新的嵌入表示；子图训练方法则借鉴了深度学习处理大图像时采用随机切片的思想，以提升模型在大规模数据上的运行速度。除此之外，还有一些针对特定问题的特殊GCN变体：如贝叶斯图卷积神经网络（BGCN）引入参数化的概率模型来解决不确定性；高斯诱导卷积(GIC)利用快速算法进行小波变换减少计算负担；HA-GCN通过自适应滤波器动态调整权重以匹配局部连接模式和节点特征特性；以及HGCN，它采用双曲几何模型学习分层无标度图的归纳表示。总之，随着研究不断深入和技术进步，图神经网络尤其是GCN在处理复杂非欧几里得结构数据方面的能力得到了显著提升。这些改进不仅增强了模型的应用范围和效率，在多个领域也展示了其独特的价值，并有望在未来更多场景下发挥作用。

推荐的图神经网络（GNN）论文

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本简介梳理并推荐了一系列关于图神经网络(GNN)的研究论文，旨在帮助读者快速了解该领域的最新进展和核心方法。这段文字介绍了我学习图神经网络过程中阅读的一些论文，并强烈推荐给想要入门或深入了解图神经网络的朋友进行阅读。

图神经网络(GNN) WSDM 2020.zip

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这段资料包包含了关于图神经网络（GNN）的相关研究内容，具体聚焦于2020年WSDM会议上的论文和资源。适合对图论和深度学习结合感兴趣的学者和技术人员研究使用。第13届国际互联网搜索与数据挖掘会议（WSDM 2020）将于2020年2月3日至7日在美国休斯敦召开。该会议由CCF推荐，属于B类国际学术会议，并且得到了SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会的支持。在互联网搜索与数据挖掘领域内，WSDM享有较高的学术声誉。此次会议上共收到了615篇长文投稿，最终仅91篇文章被录用，录取率约为15%。

Python图神经网络(GNN)资源大全列表

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本资源列表全面汇集了关于Python图神经网络（GNN）的学习资料、开源库和应用案例，帮助研究者快速入门并深入探索这一领域。图神经网络（GNN）是机器学习领域的一个热门话题，在处理非欧几里得数据如社交网络、化学分子结构或交通网络方面尤其突出。在Python环境中开发和应用GNN已经成为许多研究者和工程师的关注焦点，这当中包含了很多丰富的学习资料、库、教程以及示例代码。了解图神经网络的基本概念很重要。GNN是一种能够对图结构数据进行学习的模型，通过消息传递和聚合操作来更新节点特征表示。每个节点在每一层都会与其邻居交互，从而获取局部和全局的信息，这使得它在图分类、节点分类及链接预测等任务中表现出色。 Python中有多个库支持GNN实现： 1. **PyTorch Geometric (PyG)**：这是一个基于PyTorch的图学习库，提供了许多GNN模型如GCN、GAT和GraphSAGE，并且能够处理大规模图数据。 2. **TensorFlow-GNN**：这是由TensorFlow官方提供的一个支持多种GNN模型构建的框架。 3. **DGL (Dynamic Graph Library)**：这是一个跨框架的库，同时支持PyTorch和MXNet，提供了高效的图操作及多个GNN模型实现。 4. **Stellargraph**：专注于生物信息学和社会网络分析中的深度学习，并且包含多种GNN模型。除此之外还有： - **论文与教程**: 如Kipf 和 Welling 的原始GCN 论文、Veličković 等人的 GAT 论文，以及各种关于介绍GNN的博客和教程。 - **开源项目**：展示实际应用中使用GNN的例子，比如在分子结构分析或推荐系统中的运用。 - **基准数据集**: 如Cora, PubMed 和 CiteSeer 这些常用于学术界评估 GNN 性能的数据集。 - **代码示例**：覆盖从简单的模型实现到复杂应用场景的代码片段。通过这些资源，无论是初学者还是有经验的研究者都能从中受益。学习GNN不仅需要理解其基本原理，还需要熟悉相关的Python库和工具，并掌握如何利用它们来解决实际问题。深入研究这些材料有助于在Python环境中构建并应用GNN模型，进一步提升机器学习领域的专业技能。

2020年图神经网络计算综述论文

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本论文为2020年关于图神经网络计算领域的综合性回顾文章，全面总结了近年来该领域的主要进展、技术挑战及未来发展方向。近年来，图神经网络（GNNs）由于能够建模并从图结构数据中学习，在机器学习领域得到了迅猛发展。这种能力在涉及具有内在关联的数据的各种领域表现突出，而传统的神经网络在这类领域的应用效果不佳。

图神经网络(GNN)代码详解

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本书籍或文档深入解析了图神经网络（GNN）的核心原理与实践应用，通过详实的代码示例带领读者逐步掌握GNN的设计、实现及优化技巧。图神经网络（GNN）是一种专门用于处理图数据的深度学习模型，能够对节点、边或整个图进行建模，并从中提取结构特征和内在信息。其核心机制是通过消息传递的方式让每个节点不断更新自身的表示向量：它会收集并整合相邻节点的信息来改进自己的状态描述。在GNN相关的代码包中通常会有两个重要组成部分：“embedding” 和 “edge”。 1. **Embedding** 代表的是节点嵌入，即图中的每一个点都会被映射为一个低维的特征向量。这一过程旨在捕获每个节点本身的属性信息及其与其他节点的关系模式。 2. **Edge** 文件则通常包含边的信息，描述了节点之间的连接方式（有向或无向）以及它们之间关系强度的权重。 GNN的具体操作步骤如下： 1. **初始化**：为图中的每一个点分配初始特征向量，这可以基于已知属性或者随机生成。 2. **消息传递**：在每一层中，每个节点会从其相邻节点接收信息，并通过某种函数（如加权平均、矩阵乘法等）处理这些信息以形成“消息”。 3. **聚合操作**：将所有邻居的“消息”进行汇总，例如采用求和或取平均的方法。 4. **更新特征表示**：基于上述步骤生成的新“消息”，每个节点会通过非线性激活函数（如ReLU）来调整自身的状态向量。 5. **迭代过程**：重复以上操作直至满足特定的层数要求或者达到收敛条件。 GNN的应用场景广泛，包括但不限于社交网络分析、推荐系统以及化学分子结构预测等领域。此外，还有多种类型的图神经网络模型可供选择，例如GCN和GAT等，每种都有其独特的特性来适应不同的需求与挑战。该代码包可能涵盖了构建GNN架构、处理图数据集、训练及验证过程的实现细节，并提供了生成节点嵌入的方法示例。这对于希望深入研究并应用图神经网络技术的人来说是一个非常有价值的资源。

《图卷积神经网络的中文综述论文》

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本文为一篇关于图卷积神经网络在中文领域的综合回顾性文章，深入探讨了该技术的发展历程、最新研究成果及其应用前景。过去几年里，卷积神经网络由于其强大的建模能力而备受关注，在自然语言处理、图像识别等领域取得了显著的成功。然而，传统的卷积神经网络仅能应对欧几里得空间中的数据类型，而在实际生活中有许多场景——例如交通网络、社交网络和引用网络等，则是以图的形式存在的数据结构。