图机器学习(1)--导论

0 引入

斯坦福大学CS224W图机器学习公开课-同济子豪兄中文精讲:https://github.com/TommyZihao/zihao_course/tree/main/CS224W

为什么是图?图是描述关联数据的通用语言。

前期的研究:节点之间独立同分布,没有关系。

图:节点之间有关联关系。

0.1 图数据举例



0.2 问题描述


黏菌按照人类规划的铁路网进行生长。

复杂域具有丰富的关系结构,可以表示为关系图。

通过显式地建模关系,我们可以获得更好的性能!

我们如何利用关系结构进行更好的预测?




0.3 图学习的难点


1 图神经网络



2 课程简介

斯坦福大学CS224W课程:http://cs224w.stanford.edu/

图机器学习的库:





3 图机器学习的应用





3.1 节点层面的应用

由已知节点的类别去推断未知节点的类别。

3.2 连接层面的应用

推荐系统:

已知的连接去推断未知的连接。

药物的联合副作用:

由已知的副作用(连接)来推断未知的副作用(连接)。

3.3 子图层面的应用

导航:


3.4 图层面的应用


从海量的分子中筛选出有用的分子。



3.5 预测蛋白质的空间结构










4 图的商业价值


5 几个图相关的项目














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