摘要： Graph neural networks: A review of methods and applications 一、induction 将深度模型从欧式域扩展到非欧式域，称为几何深度学习 图表示学习研究的发展，用低维向量学习表示节点、边、子图； Deepwalk采用SkimGram模型；no 阅读全文

摘要： 该数据集是GNN使用的测试网络之一。[1]使用了该数据集，它的来源参考文献为[2]。 一、数据格式 训练数据和测试数据 影评和标签（0表示负面评论，1表示正面评论），影评单词用数字表示，表示为一个数组。 二、准备数据 影评有长有短，所以将 用pad_sequences 函数他们标准化为统一长度 三、 阅读全文

摘要： 一、Graph2vec https://www.pythonf.cn/read/72395 子图抽取用的是 Weisfeiler-Lehman算法 https://blog.csdn.net/qq_37475168/article/details/103616443 二、GNN参考教程 https: 阅读全文

摘要： 一、机器学习在networks作用： 1.节点分类：预测一个已知节点的类型 2.链接预测：两个已知节点之间是否相连 3.社区检测：识别紧密相连的节点群 4.网络相似：两个网络之间是否相似 二、对图结构进行处理的方法 1.node embeddings 2.GNN 三、对程序的理解 1.np.sque 阅读全文

摘要： 估计有不少人注意过一些python脚本开头有这么行东东： #!/usr/bin/python 它是用来干嘛的？貌似没有它对脚本功能也没啥影响。它是用来指定用什么解释器运行脚本以及解释器所在的位置。 以test.py为例，脚本内容如下： def test(): print 'hello, world' 阅读全文

摘要： 1.一个简单的 C++ 程序的代码： helloworld.cpp 2.该代码可用以下命令编译为可执行文件： $ g++ helloworld.cpp 3.编译器默认的动作：编译源代码文件生成对象文件(object file)，链接对象文件和 libstdc++ 库中的函数得到可执行程序。然后删除对 阅读全文

摘要： 1.社区检测 社区检测（community detection）又被称为是社区发现，它是用来揭示网络聚集行为的一种技术。社区检测实际就是一种网络聚类的方法，这里的“社区”在文献中并没有一种严格的定义，我们可以将其理解为一类具有相同特性的节点的集合。近年来，社区检测得到了快速的发展，这主要是由于复杂网 阅读全文

摘要： 1.Google学术自己研究方向的关键词，近3年以来，如果有不少文章，说明研究领域还不错。 2.1知网上文章搜索，期刊类一般不要看，除了知名期刊，以CS专业为例：计算机学报、软件学报、计算机研究与发展可以看。 2.2名校学生博士论文，看5篇，写综述。 3.英文文献：（1）上述文献中的参考文献 （2） 阅读全文