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图神经网络

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摘要：本文是由华为云数据库创新Lab联合电子科技大学数据与智能实验室发表在顶会CIKM’21的文章，该文章提出首个克服人类移动轨迹数据中普遍存在的多层次周期性、周期偏移现象以及数据稀疏问题的轨迹恢复模型。

摘要：本文带大家从另一个角度来理解和认识图卷积网络的概念。

摘要：本文介绍了图神经网络在学界和业界的发展情况，并给出了图神经网络的基本概念与表示形式，总结了图神经网络的变体，最后介绍了华为云图神经网络框架。

摘要：随着用于传递和记录业务信息的管理文档的广泛使用，能够鲁棒且高效地从这些文档中自动提取和理解内容的方法成为一个迫切的需求。本次解读的文章提出利用图神经网络来解决半结构化文档中的实体识别（NER）和关系提取问题。

摘要：本文提出一种基于局部特征保留的图卷积网络架构，与最新的对比算法相比，该方法在多个数据集上的图分类性能得到大幅度提升，泛化性能也得到了改善。

摘要：图神经网络是一种基于图结构的深度学习方法。

摘要：本文我们将主要介绍各种典型的图神经网络的网络架构和训练方法。