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斯坦福CS224W《图机器学习》2023课程开始了!Jure Leskovec大牛主讲

深度学习与图网络 • 2 年前 • 212 次点击  

在分析、处理大规模图形的过程中,往往在计算、算法和建模等方面充斥着挑战。而本课程,就是针对上述的种种问题而设计,适合初学者入门,也能让有一定编码能力和数学基础的同学进行一次梳理。主讲人为斯坦福计算机学院副教授Jure Leskovec,图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 的作者之一,GNN里一半的前沿研究和新应用都绕不开这位大佬。


斯坦福大学CS224W课程专注于大规模图分析的计算、算法和建模挑战。通过研究基础图形结构及其特征,介绍适用于各种网络的机器学习技术和数据挖掘工具。课程主题包括:表示学习和图神经网络;网络算法;知识图谱推理;影响最大化;疾病爆发检测和社交网络分析。这是近年来首次全面总结图机器学习相关课程,课程内容新颖全面,包括近年来火热的图神经网络的局限和应用等。

原始链接:

http://web.stanford.edu/class/cs224w/

原始链接:

http://web.stanford.edu/class/cs224w/


1 课程介绍

复杂数据可以表示为对象之间的关系图。这种网络是模拟社会、技术和生物系统的基本工具。本课程着重于大量图的分析所特有的计算、算法和建模挑战。通过研究基础图结构及其特征,向学生介绍机器学习技术和数据挖掘工具,有助于揭示对各种网络的见解。

主题包括: 表示学习和图神经网络;万维网的算法;知识图推理;影响力最大化;疾病爆发检测,社会网络分析。

2 讲师介绍

Jurij Leskovec





主讲人是图网络领域的大牛Jure Leskovec,Jure Leskovec是图网络领域的知名专家,他是斯坦福大学计算机学院的副教授,也是图表示学习方法node2vec和GraphSAGE的创始人之一。在谷歌学术搜索(Google Scholar)上,Jure拥有高达12.3万的论文引用数量,H指数为132。他的研究重点是大型社会和信息网络的分析和建模,以研究跨社会、技术和自然世界的现象。他的兴趣包括网络结构、网络演化、信息传播、影响和病毒在网络上的传播的统计建模,以及文本挖掘和机器学习的应用。

个人主页:https://cs.stanford.edu/~jure/

3 课程目录

01:图机器学习介绍(Introduction to Machine Learning for Graphs)

02:传统图机器学习方法(Traditional Methods for ML on Graphs)

03:节点嵌入(Node Embeddings)

04:标签传播节点分类(Label Propagation for Node Classification)

05:图神经网络模型(Graph Neural Networks 1: GNN Model)

06:图神经网络:设计空间(Graph Neural Networks 2: Design Space)

07:图神经网络应用(Applications of Graph Neural Networks)

08:图神经网络理论(Theory of Graph Neural Networks)

09:知识图谱嵌入(Knowledge Graph Embeddings)

10:知识图谱推理(Reasoning over Knowledge Graphs)

11:基于GNNs的频繁子图挖掘(Frequent Subgraph Mining with GNNs)

12:网络社区结构(Community Structure in Networks)

13:传统图生成式模型(Traditional Generative Models for Graphs)

14:深度图生成式模型(Deep Generative Models for Graphs)

15:图神经网络高级主题(Advanced Topics on GNNs)

16:GNNs可扩展(Scaling Up GNNs)

16:可解释性(Explainability)

17:动态图学习( Learning on Dynamic Graphs)

18:GNNs科学应用(GNNs for Science)

19:GNNs特别主题(Special topics in GNNs)

4 课程材料预览


其实本门课程原来叫做Analysis of Networks,主做传统网络分析,研究图这一强大的数据结构,对样本之间的复杂关系信息进行建模。


但在实际应用里,真实图的数据量动辄上亿节点,内部拓扑结构又极为复杂,很难将传统的图分析方法如最短路径、DFS、PageRank 等算法应用到实际任务上。

因此近年来,将机器学习方法和图数据结合起来,即图机器学习,逐渐成为近年来机器学习中的一股热潮,特别是图神经网络(GNN)。


本门课程也因此改名为Machine Learning with Graphs,并于19年秋季后,增加了有关GNN的相关内容,受到了广大炼丹爱好者的高度评价。


由此可见GNN等一系列机器学习方法对传统网络分析研究的推动。

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