AAAI 2019，滴滴的网约车需求预测，5个点预测1个点。空间依赖建模上：以图的形式表示数据，从空间地理关系、区域功能相似度、区域交通连通性三个角度构造了三个不同的图，提出了多图卷积，分别用 k 阶 ChebNet 对每个图做图卷积，然后将多个图的卷积结果进行聚合(sum, average 等)成一个图；时间依赖建模上：提出了融合背景信息的 Contextual Gated RNN (CGRNN)，用 ChebNet 对每个结点卷积后，得到他们的邻居表示，即每个结点的背景信息表示，与原结点特征拼接，用一个两层全连接神经网络计算出 T 个权重，将权重乘到历史 T 个时刻的图上，对历史值进行缩放，然后用一个共享的 RNN，针对每个结点形成的长度为 T 的时间序列建模，得到每个结点新的时间表示。最后预测每个点的网约车需求。原文地址：Spatiotemporal Multi-Graph Convolution Network for Ride-hailing Demand Forecasting

CVPR 2017. 这篇论文有点难，没看下去。。。原文链接：Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model CNNs

关于谱聚类的文章，主要包含了谱聚类和拉普拉斯矩阵的内容。最近研究 GCN 的原理的时候发现了这篇论文。
Von Luxburg U. A tutorial on spectral clustering[J]. Statistics and Computing, 2007, 17(4): 395-416.
原文链接：A Tutorial on Spectral Clustering

AAAI 2018。这篇论文很有趣，讲的是 GCN 堆得过多了之后，效果会变差的问题。作者分析了一下为什么会变差，主要是因为 GCN 的本质实际上是对每个结点的邻居特征和自身特征做线性组合，权重和邻接矩阵相关，所以对于顶点分类问题来说，如果堆得层数多了，就会让一个结点的特征聚合越来越多邻居的特征，让大家都变得相似，从而使得类间的相似度增大，自然分类效果就差了。作者提出了两个方法解决这个问题，算训练上的 trick 吧。原文链接：Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning

KDD 2018.将图结构数据变换到网格状数据中，使用传统的一维卷积进行卷积。变换的方式是：针对每个特征的大小，对邻居结点进行排序，取这个特征前k大的数作为它邻居这列特征的k个值。如果邻居不够，那就用0来补。这样就能得到该顶点的邻居信息，组成一个矩阵，然后使用一维卷积。但是作者没说为什么非要取最大的k个数。原文链接：Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks

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

ICLR 2018，DCRNN，模型借鉴了Structured Sequence Modeling With Graph Convolutional Recurrent Networks (ICLR 2017 reject)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)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)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

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

对看过的图神经网络做个总结，目前主要是GCN。

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”。