【KDD2019】清华大学《图神经网络-算法、理论和应用》教程

【导读】图，作为一种特殊的数据结构，能够对一组对象（顶点）和对象之间的联系（边）进行建模。得益于图结构的巨大表现力，近些年，用机器学习方法分析图的研究越来越受到重视。前些日子，数据挖掘领域国际最高级别会议KDD 2019 在美国阿拉斯加州安克雷奇市举行，清华大学的Xiao Huang等人做会上作了名为《Learning From Networks —Algorithms, Theory, & Applications》的Tutorial，一起来看看吧。

【教程简介】

可以说，这个宇宙中的每一个实体都以这样或那样的方式联网。随着社交媒体和生物网络等网络数据收集的普及，从网络中学习已经成为许多应用中必不可少的任务。众所周知，网络数据是复杂的、大规模的，对网络数据的分析任务也越来越复杂。在本教程中，我们系统地回顾了网络学习的领域，包括算法、理论分析和演示应用程序。首先快速回顾一下该领域激动人心的历史，然后我们将阐述核心技术问题，介绍基于特征选择和基于网络嵌入的基本方法。接下来，我们将讨论属性网络的扩展，这在实践中很流行。最后，我们讨论了最新的热门话题，基于图神经的方法。对于每一组方法，我们还调查了相关的理论分析和实际应用实例。我们的教程还激发了一系列开放的问题和挑战，可能会导致未来的突破。作者是富有成效和经验丰富的研究人员活跃在这一领域，他们代表了学术界和产业界的良好结合。

【部分教程PPT】

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