IEEE Signal Processing Magazine 2013, 原文链接：[The Emerging Field of Signal Processing on Graphs: Extending High-Dimensional Data Analysis to Networks and Other Irregular Domains](https://arxiv.org/abs/1211.0053)
ICLR 2018，DCRNN，模型借鉴了[Structured Sequence Modeling With Graph Convolutional Recurrent Networks (ICLR 2017 reject)](https://davidham3.github.io/blog/2018/07/23/structured-sequence-modeling-with-graph-convolutional-recurrent-networks/)里面的DCRNN，将该模型应用于了交通预测上。而且后者的论文使用的卷积是Defferrard提出的图卷积，这篇论文中使用的是扩散卷积，这种扩散卷积使用的是随机游走，与[Diffusion-Convolutional Neural Networks (NIPS 2016)](https://davidham3.github.io/blog/2018/07/19/diffusion-convolutional-neural-networks/ )的扩散卷积还不一样。构造出来的DCRNN使用了[Structured Sequence Modeling With Graph Convolutional Recurrent Networks (ICLR 2017 reject)](https://davidham3.github.io/blog/2018/07/23/structured-sequence-modeling-with-graph-convolutional-recurrent-networks/)两种形式中的模型2，即使用扩散卷积学习出空间表示后，放入GRU中进行时间上的建模。原文链接：[Diffusion Convolutional Recurrent Neural Network: Data-Driven Traffic Forecasting](http://arxiv.org/abs/1707.01926)
ICLR 2017(reject)，两个模型，第一个是将数据扔到Defferrard的图卷积里面，然后将输出扔到LSTM里面。第二个模型是将RNN中的矩阵乘法换成了图卷积操作，最后对动态的mnist进行了识别。原文链接：[Structured Sequence Modeling With Graph Convolutional Recurrent Networks](https://arxiv.org/abs/1612.07659v1)
觉得最近应该把复杂网络的基础知识捡一捡，去年上课虽然学过，不过基本都忘了，什么betweeness，都不知道是什么了。最近要做复杂网络方面的研究，这些知识是必需的。打算看一下Newman的书"Networks an Introduction"。