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图是现实世界中一类重要的数据结构，社交网络、通讯网络、交通网络、蛋白质作用网络等都可以由图的形式表达。图的生成与分类、社区发现、节点分类等任务也有着广泛应用。近几年图卷积神经网络把深度学习中卷积神经网络的思想用到图的学习上，达到了非常好的效果。本文主要介绍图卷积网络的基本概念以及关于它的一些进展。
讲者介绍
王胤全：中国科学院数学与系统科学研究院硕博二年级在读，本科毕业于中国科学技术大学数学院。目前研究兴趣为图神经网络及其应用。
报告题目：图卷积神经网络介绍及进展
报告摘要：图是现实世界中一类重要的数据结构，社交网络、通讯网络、交通网络、蛋白质作用网络等都可以由图的形式表达。图的生成与分类、社区发现、节点分类等任务也有着广泛应用。近几年图卷积神经网络把深度学习中卷积神经网络的思想用到图的学习上，达到了非常好的效果。本次分享将主要介绍图卷积网络的基本概念，以及关于它的一些进展。
Spotlight：
- 理解图卷积神经网络的原理和使用场景；
- 近几年的研究进展；
- 研究中的问题和难点。
参考资料
https://www.bilibili.com/video/BV15t411z71q/
https://bbs.sffai.com/d/36