Graph Neural Network Review
圖(graph)是一個非常常用的數據結構，現實世界中很多很多任務可以描述爲圖問題，比如社交網絡，蛋白體結構，交通路網數據，以及很火的知識圖譜等，甚至規則網格結構數據(如圖像，視頻等)也是圖數據的一種特殊形式，因此圖是一個很值得研究的領域。 針對graph的研究可以分爲三類： 1.經典的graph算法，如生成樹算法，最短路算法，複雜一點的二分圖匹配，費用流問題等等； 2.概率圖模型，將條件概率表達爲
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