目录

  • 前言
  • 专业名词
  • 笔记
    • INTRODUCTION 引言
    • BACKGROUND & DEFINITION 背景与定义
      • Network embedding 网络嵌入
      • The main distinction between GNNs and network embedding GNNs和网络嵌入的主要区别
      • graph kernel methods 图核方法
      • the notations used in this paper 本文中使用的符号
      • Spatial-Temporal Graph 时空图
    • CATEGORIZATION ANDFRAMEWORKS 分类和框架
      • Recurrent graph neural networks 递归图神经网络（RecGNNs）
      • Convolutional graph neural networks 卷积图神经网络（ConvGNNs）
      • Graph autoencoders 图形自动编码器（GAEs）
      • Spatial-temporal graph neural networks 时空图神经网络（STGNNs）
      • Frameworks 框架
        • Node-level 节点级
        • Edge-level 边缘级别
        • Graph-level 图级
      • Training Frameworks 训练框架
        • Semi-supervised learning for node-level classification 用于节点级分类的半监督学习
        • Supervised learning for graph-level classification 图级分类的监督学习
        • Unsupervised learning for graph embedding 图嵌入的无监督学习
      • Summary of RecGNNs and ConvGNNs.
  • 结语

前言

Hello！小伙伴！
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自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭
昵称：海轰
标签：程序猿｜C++选手｜学生
简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，获得过国家奖学金，有幸在竞赛中拿过一些国奖、省奖…已保研。
学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 + 学好英语！
 
唯有努力

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