DataFunSummit 2021图机器学习峰会：31份PPT核心内容汇总

资源摘要信息:"DataFunSummit 2021 图机器学习峰会PPT汇总包含了31份关于图机器学习的前沿演讲和研究报告。以下是根据标题、描述和标签所提炼出的关键知识点： 1. GNN基础模型 - 图表示学习是当前研究的热点，它旨在找出数据中潜在的图结构并进行有效表达。 - 图神经网络（GNN）是图表示学习的一个重要分支，其核心在于通过神经网络模型在图结构数据上进行特征学习。 - GNN的基础模型通常包括图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）等，它们能够提取图数据中的节点特征和结构信息。 - 通用PageRank算法被用于图神经网络中，以实现对图节点重要性的量化。 - 自适应的通用图神经网络设计可以在保持模型灵活性的同时提升表达能力和泛化能力。 2. 复杂图 - 图神经网络在处理复杂网络结构，如富文本网络、社交关系图等，展现了强大的学习和表达能力。 - 视频人物社交关系图生成与应用涉及到从视频中提取人物信息，并构建人物间的社交关系网络。 - 知识图谱结合自监督学习和逻辑推理能够帮助增强图结构信息的丰富度和准确度。 - 在非欧几里得空间中表示和对齐网络是图神经网络研究的新方向，以期更好地处理复杂的数据结构。 3. 大规模图平台 - DGL（Deep Graph Library）是一个面向图深度学习的开源库，提供高效、易用的API来构建和训练图神经网络。 - 针对特定业务场景，如美团的业务需求，开发定制化的图学习平台可以更好地服务于业务发展。 - 图数据库的安全控制是保障图数据不被未授权访问和篡改的重要课题。 - Angel Graph、PyG 2.0和GraphGym等平台为图学习提供了不同的实现框架和训练工具，加速图算法的研究和应用开发。 4. 推荐与图 - 基于图神经网络的社交推荐算法能够利用用户的社会关系网络来提升推荐系统的准确性。 - 图表示学习在推荐系统中可以用于增强用户和商品的特征表达，从而提高推荐的质量。 - GNN在推荐系统的召回阶段扮演重要角色，但也面临着一系列挑战，如节点的高维表示和计算复杂度。 - 针对推荐场景下的图神经网络实践和专用训练框架的发展，可以优化模型性能并缩短训练时间。 此外，文件名称列表中还提到了‘生物计算与图’和‘NLP与图’等交叉领域，以及‘风控与图’的应用，表明图机器学习在多个领域中拥有广泛的应用前景和研究价值。" 【注】：由于篇幅限制，以上内容仅涵盖了部分知识点，实际峰会内容可能更加丰富和深入。