这是一个野心勃勃的项目,涵盖了从深度学习、图形内核、到统计指纹和分解等领域的优秀论文以及对应的Python实现,作者表示会持续更新。
今天新智元向大家推荐一个名叫《Awesome Graph Classification》的GitHub项目。
这个仓库在Reddit上获得不少点赞,虽然目前不到1000星,但这个项目实在是太过野心勃勃。为什么这么说?因为它涵盖了从深度学习、图形内核、到统计指纹和分解等领域的优秀论文以及对应的Python实现。而作者已经准备好要月更!
看paper,撸代码,我们的假期简直不要太爽!而且所有的领域相关论文都被进行了很好的排版,阅读友好,查找方便。
因为这是一个资源汇总的仓库,所以里面存放的只是几个md文档。你完全可以clone到本地,无眠的夜晚没事儿pull两下,感觉自己明天也能发paper写代码呢!
那么它和PyTorch Geometric有什么区别呢?PyTorch Geometric仅涵盖了深度模型,本仓库则相对更全一些。如果没有node和edge功能,本仓库中搜集的则隐式因子分解(如Graph2Vec,AWE)和统计指纹(如NetLSD)就很有竞争力了。
该仓库分为4个部分,分别是:
因式分解
光谱和统计指纹
深度学习
图形内核
以下是详细目录:








Come on,让我们愉快的干起来吧!地址:
https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification
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原文标题:Reddit热议:70多个图分类论文+实现大汇总!
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一个名叫《Awesome Graph Classification》的GitHub项目
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