原创 | 假期必读：一文看尽2019-2020各大顶会GNN论文（附链接）

纵观2019年包括深度学习、计算机视觉、文本处理以及数据挖掘在内的顶级会议，图学习相关的论文较于之前都有十分明显的增长。而就 2020的情况来看，这个趋势还在不断扩大。总之，Graph Neural Network 在2019- 2020年之间，力压 Deep Learning、GAN等，成为各大顶会的增长热词，且GNN在各个领域越来越受到欢迎，包括社交网络、知识图谱、推荐系统，甚至生命科学。大家在假期期间不妨收藏起来慢慢读。KDD 20191、Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks作者：Wei-Lin Chiang; Xuanqing Liu; Si Si; Yang Li; Samy Bengio; Cho-Jui Hsieh;推荐理由：这篇论文提出了一种新的基于图聚类结构且适合于基于SGD训练的GCN算法——Cluster-GCN，高效解决工业界训练大规模深层图卷积神 ………………………………