打击黑灰产的利器 —— 图神经网络（GNN）
阿里巴巴安全部数据与算法团队一直致力于与黑灰产进行对抗，保障用户在淘宝、天猫、闲鱼等平台上的使用体验和切身利益。面对狡猾的黑灰产，我们研究出了一系列算法武器，图神经网络（GNN）是其中重要的防控技术。本文结合阿里开源GNN框架Graph-Learn（https://github.com/alibaba/graph-learn）进行介绍。
MaxCompute 图计算用户手册（下）
示例程序
强连通分量
在有向图中，如果从任意一个顶点出发，都能通过图中的边到达图中的每一个顶点，则称之为强连通图。一张有向图的顶点数极大的强连通子图称为强连通分量。此算法示例基于 parallel Coloring algorithm。
揭秘工业级大规模GNN图采样
互联网下的图数据纷繁复杂且规模庞大，如何将GNN应用于如此复杂的数据上呢？答案是图采样。结合阿里巴巴开源的GNN框架Graph-Learn（https://github.com/alibaba/graph-learn），本文重点介绍GNN训练过程中的各种图采样和负采样技术。
