同构和异构经典图神经网络汇总+pytorch代码
收集一些讲解比较好的博客或者知乎文档，以及对应的代码
1、同构图神经网络-GCN/GAT/GraphSAGE
图卷积：从GCN到GAT、GraphSAGE图卷积：从GCN到GAT、GraphSAGE
GCN - Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks 用图卷积进行半监督节点分类 ICLR 2017
GAT - Graph Attention Network 图注意力网络 ICLR 2018
[论文笔记]：GraphSAGE：Inductive Representation Learning on Large Graphs论文详解 NIPS2017
图卷积网络 GCN Graph Convolutional Network（谱域GCN）的理解和详细推导
2、异构图神经网络-RGCN/HGT
- 从GCN到RGCN，从同构图到异构图
- 如何理解 inductive learning 与 transductive learning?
- 【论文阅读】HGT：Heterogeneous Graph Transformer
- 异构图神经网络（5）Heterogeneous Graph Transformer
3、pytorch相关代码
建议下载好DBLP数据集后，合并下面的RGCN和HGT代码到一个项目里面进行效果对比
- 异构图神经网络 RGCN、RGAT、HAN、GNN-FILM + PyG实现，主要是一些模型类的继承实现
- 一、PyG搭建R-GCN实现节点分类，同时可以下面的github代码仓库，但是缺少HGT代码
- 二、PyG搭建R-GCN实现链接预测，该博主有很多其他模型的demo
- 三、PyG搭建异质图注意力网络HAN实现DBLP节点分类
- 四、github：GNNs-for-Node-Classification，即上述三个博文的代码仓库
- 一、异构图神经网络Heterogeneous Graph Transformers（HGT）的代码实现
- 二、PyG (PyTorch Geometric) Dropbox系图数据集无法下载的解决方案（AMiner, DBLP, IMDB, LastFM）
- 三、github：https://github.com/PolarisRisingWar/HGNN_Collection，即上面博客的数据集代码仓库
4、pytorch学习相关
- 【PYG】常用和采坑总结
- 官方安装pyg文档
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