最近提出的图神经网络 GNNs 基于消息传播机制融入邻域信息，这限制了 GNNs 在大规模网络中的应用。本文使用个性化 PageRank 算法替代 GNNs 的消息传播机制，并且讨论了如何将 PageRank 算法扩展到大规模的网络上，基于此提出了 PPRGo 模型。文章还在节点分类任务上证明了 PPRGo 模型的高效和准确性。

论文题目：

Is PageRank All You Need for Scalable Graph Neural Networks?

论文地址：

https://www.mlgworkshop.org/2019/papers/MLG2019_paper_50.pdf

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编辑：张爽

• 第四十三期图网络论文解读

• 时间：12月30日 周一

• 主讲人：刘晶

• 论文题目：

  Model-free prediction of spatiotemporal dynamical systems with recurrent neural networks

• 论文地址：

  https://journals.aps.org/prresearch/pdf/10.1103/PhysRevResearch.1.033056

• 视频回放：

http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11102

• 第四十二期图网络论文解读

• 时间：12月23日 周一

• 主讲人：王硕

• 论文题目：

  Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

• 论文地址：

  https://arxiv.org/abs/1906.00121

• 视频回放：
http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11091

• 第四十期图网络论文解读
• 时间：12月09日 周一
• 主讲人：胡乔
• 论文题目：
  Bipartite Graph Neural Networks for Efficient Node Representation Learning
• 论文地址：

  https://arxiv.org/abs/1906.11994
  

• 视频回放：
http://campus.swarma.org/play/coursedetail?id=11074

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