各种同质图神经网络模型的理论和节点表征学习任务的集合包rgb_experiment
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录
最近更新时间:2023.5.10
最早更新时间:2023.5.10
本文仅考虑同质图setting下的模型。
对于异质图场景,可以参考我写的另一篇博文:异质图神经网络(持续更新ing…)
- node2vec
- ChebNet Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering
- GCN
- GraphSAGE
- GAT (2018 ICLR) Graph Attention Networks
图注意力网络 - GIN How Powerful are Graph Neural Networks?
- GGNN
- SGC
- JK-Net Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks
- APPNP
- C&S
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- MotifNet: a motif-based Graph Convolutional Network for directed graphs
- SIGN: Scalable Inception Graph Neural Networks
- SSGC或S 2 ^2 2GC Simple Spectral Graph Convolution
- GBP Scalable Graph Neural Networks via Bidirectional Propagation
- 无监督inductive节点表征模型(具体的还没看懂,所以不知道应该怎么分类啊啥的……)G2G Deep Gaussian Embedding of Graphs: Unsupervised Inductive Learning via Ranking
Re37:读论文 G2G Graph2Gauss Deep Gaussian Embedding of Graphs: Unsupervised Inductive Learning via Rank
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