图神经网络（GNN）--slide

课件是学习小组汇报时用的，许多资料是从大佬哪里搬运的。Tex文档也在里面。

• GNN课件，下载不了，可以点击 带你入门图神经网络(GNN); 记录帖--心得
  • 图神经网络（GNN）学习推荐网址
  • 傅里叶分析之掐死教程（完整版）更新于2014.06.06
  • Toturial；towardsdatascience: graph-deep-learning；【SLIDES:Graph Analytics with ArangoDB】
    有code和数据，一个很好的实战 【Github:Graph_Powered_ML_Workshop】

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文字（帖子）

• 【公众号：图与推荐】
• 图嵌入表示技术：基于DeepWalk+Skipgram的节点向量化方法及落地案例剖析
• 推荐系统负采样：Efficient and Effective: 百篇论文概览负采样方法的前世今生; 【Github 仓库】
• Transformer模型详解（图解最完整版）

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Video

• 斯坦福课程：http://web.stanford.edu/class/cs224w/； Videos of 2019
• Transformer：短教程：《Transformers》；特邀讲师：邱锡鹏教授

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论文

• 阿里+南洋理工，基于GNN的电商产品属性预测；Code

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应用场景：

• 图表示学习在美团推荐中的应用

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Node2Vec 和 Random Walk是如何不同的？与文本中的 SkipGram有什么相似之处，可以参考 推文: 节点嵌入算法—Node2vec原理、优化、训练，文末有code，但是如何分析最后的结构？github: Node2Vec.ipynb, 数据集用的是Kaggle竞赛中运动员的数据。

从业务上看到很多关键词设计 同步行为、关联规则，有没有相关的案例分析？ 目前找到一个 Web: 基于ALS算法 实现协同过滤式推荐