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1. 毕业设计（论文）的内容和要求
人类已经进入大数据时代，数据规模随时间呈指数级增长，虽然当前摩尔定律仍然在起作用，人类的算力也随时间指数级增长，但是如果考虑数据之间的相互联系，数据之间的关联使得我们在处理数据之间形成的网络时，面临的最坏情况是指数级的规模，而数据本身又是指数级增长的，这就使得数据处理的难度在这个意义上要远远超出人类算力增长的速度。
在实际场景中，大数据往往是以关联数据的形式存在，社交网络、基因组、金融网络、交通网络、物联网网络等等。
这就告诉我们，如何有效的表征复杂的网络，简化网络之间的复杂关系，对于高效、精确处理复杂网络数据至关重要。
2. 实验内容和要求
实验内容：(1) 熟悉并掌握图神经网络的基本框架和算法(2) 进行一个或多个的典型应用场景的问题抽象和分析(3) 处理开源数据集中与本课题相关的数据(4) 对数据构成的拓扑空间进行网络表征学习并借助机器学习方法解决问题(5) 对问题的结果进行可视化展示。
实验要求：(1) 熟悉掌握图神经网络处理的开源框架(2) 熟悉掌握基本的图神经网络算法和表征方法(3) 熟悉基本的可视化方法
3. 参考文献
[1] Introduction to Graph Neural Networks. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, Morgan Claypool Publishers, 2020. Zhiyuan Liu et al.
[2] Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications. arxiv 2018. Zhiyuan Liu et al.
[3] Bridging the Gap between Spatial and Spectral Domains: A Survey on Graph Neural Networks. arxiv 2020. Zhiqian Chen et al.
4. 毕业设计（论文）计划
2020年12月29- 2021年1月1日 查找相关资料文献，做好毕业设计所需相关软件的准备工作，编写任务书 2021年1月-2021年2月 学习文献、掌握基本工具和方法 2021年2月-2021年2月28日 确定具体研究内容，建立模型和设计算法，编写开题报告 2021年2月28日-2021年3月 建立模型、设计好算法，编写相关程序 2021年3月-2021年4月 做实验、分析数据、得到结果 2021年5月-2021年6月 验证模型，编写论文
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