ICLR 2017。图卷积中谱图领域理论上很重要的一篇论文，提升了图卷积的性能，使用切比雪夫多项式的1阶近似完成了高效的图卷积架构。原文链接：[Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks. Kipf & Welling 2017](https://arxiv.org/abs/1609.02907v4)
KDD 2018。使用图卷积对顶点进行表示，学习顶点的 embedding ，通过卷积将该顶点的邻居信息融入到向量中。原文链接：[Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems](https://arxiv.org/abs/1806.01973v1)。
假设连续型随机变量服从高斯分布的朴素贝叶斯。发现自己实现的版本比sklearn的精度低了20%左右……研究了一下差在了哪里。