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Node2vec是2016年斯坦福教授 Jure Leskovec、Aditya Grover提出的论文，Node2vec是图神经网络著名的模型之一。学图神经网络必读的论文，论文原文可扫码添加小享领取。

为什么要学图神经网络

提高就业竞争力

图神经网络应用领域广泛：电子商务、金融风控、推荐系统

许多实际应用场景中的数据是从非欧式空间生成的，如何将深度学习方法应用在图数据。

Node2vec是GNN图游走类算法中非常重要的一种，也是图神经网络算法工程师面试必备的知识点。

发论文

在近年的各大顶级学术会议上，与图神经网络有关的论文占据了相当可观的份额（NIPS140 KDD79）。

掌握论文学习能力，论文科研写作逻辑，算法模型思想，模型比较，实验设计，高效学习，有条理梳理图神经网络知识体系。

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怎么快速掌握图神经网络

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课程精华概览

baseline论文学习路径

系统了解图神经网络技术演化路径及发展历史

Trans系列算法模型讲解对比和总结

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