授课教师：210040,240140

总学时：54

课程教材：Graph Representation Learning/William L. Hamilton著.--Morgan & Claypool出版社, 2020

先修课程：

主要参考书目：

机器学习/周志华著.--北京: 清华大学出版社, 2016

课程内容简介（中文）：复杂数据可以表示为对象之间的关系图。这种网络图是模拟社会、技术和生物系统的基本工具。本课程侧重于学习用于海量图形分析的计算、算法和建模的方法和挑战。通过研究底层图形结构及其特征，向学生介绍机器学习技术和数据挖掘工具，这些工具易于揭示对各种网络的洞察力。 主题包括：表示学习和图形神经网络；万维网算法；对知识图进行推理；影响最大化；社交网络分析。

课程内容简介（英文）：