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课程介绍
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~
课程主题
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）
课程资料 | 下载
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课程视频 | B站
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作者： ShowMeAI内容团队
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