這是一個野心勃勃的項目，涵蓋了從深度學(xué)習(xí)、圖形內(nèi)核、到統(tǒng)計指紋和分解等領(lǐng)域的優(yōu)秀論文以及對應(yīng)的Python實現(xiàn)，作者表示會持續(xù)更新。

今天新智元向大家推薦一個名叫《Awesome Graph Classification》的GitHub項目。

這個倉庫在Reddit上獲得不少點贊，雖然目前不到1000星，但這個項目實在是太過野心勃勃。為什么這么說？因為它涵蓋了從深度學(xué)習(xí)、圖形內(nèi)核、到統(tǒng)計指紋和分解等領(lǐng)域的優(yōu)秀論文以及對應(yīng)的Python實現(xiàn)。而作者已經(jīng)準備好要月更！

看paper，擼代碼，我們的假期簡直不要太爽！而且所有的領(lǐng)域相關(guān)論文都被進行了很好的排版，閱讀友好，查找方便。

因為這是一個資源匯總的倉庫，所以里面存放的只是幾個md文檔。你完全可以clone到本地，無眠的夜晚沒事兒pull兩下，感覺自己明天也能發(fā)paper寫代碼呢！

那么它和PyTorch Geometric有什么區(qū)別呢？PyTorch Geometric僅涵蓋了深度模型，本倉庫則相對更全一些。如果沒有node和edge功能，本倉庫中搜集的則隱式因子分解（如Graph2Vec，AWE）和統(tǒng)計指紋（如NetLSD）就很有競爭力了。

該倉庫分為4個部分，分別是：

因式分解

光譜和統(tǒng)計指紋

深度學(xué)習(xí)

圖形內(nèi)核

以下是詳細目錄：

Come on，讓我們愉快的干起來吧！地址：

https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification