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Introduction to Graph Representation Learning

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本报告首先从实际不同研究领域的例子出发,介绍了图数据上常见的任务;然后以完成这些任务为目的出发,提出了要将原始图数据转换为结构化特征以及尽可能的利用信息这两大目标。解释了对图数据进行处理的困难之处,以及使用图嵌入的方式来转换特征。随后介绍了DeepWalk方法和行走策略对图信息提取的影响,并解释了这类方法的缺点和局限性;介绍了GCN的基本思想、步骤以及公式化表达,以及GCN的实验效果和后续工作。
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