Graph Representation Learning （William Hamil）本书还没有正式推出。

Chapter 1：Introduction

首章主要简要讲解图的定义和机器学习在图数据上的研究点。

图定义： $G=\left ( V,\varepsilon \right )$ ， $V$ 代表节点集合， $\varepsilon$ 代表边。图的简单表示办法是矩阵 $A\in \mathbb{R}^{\left | V \right |\ast \left | V \right |}$ ，可以通过向邻接矩阵 $A$ 内填写数据来表示图。如果 $u,v$ 两个之间节点之间存在一条边，则 $A\left [ u,v \right ]= 1$ 否则为0。（一般不带权重，如带有边的权重则把1换成权重值）如果图中的边是无方向性的，则该矩阵是对称矩阵，否则不对称。

多关系图模型：指的是节点之间存在不同的种类的关系 $\tau$ ，例如 $\left (u, \tau ,v \right )\in \varepsilon$ 。可以为每一中关系定义一个邻接矩阵 $A^{\tau }$ ，整个图就可以表示为 $A\in \mathbb{R}^{\left | V \right |\ast\left | R \right |\ast \left | V \right |}$ 。两种常见的过关系型图有Hetergreneous graph和 multiplex graph。

Hetergreneous graph（由多种类型组成）：

multiplex graph（多路复用，多重）：

机器学习在图数据的应该主要集中在以下几个点：

节点分类、关系发现（relation prediction）、聚类和社团发现（Clustering and community dection），以及对一系列图的分类、回归与聚类。

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