PGL图学习之基于UniMP算法的论文引用网络节点分类任务[系列九]

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图学习图神经网络算法专栏简介：主要实现图游走模型(DeepWalk、node2vec)；图神经网络算法(GCN、GAT、GraphSage)，部分进阶 GNN 模型（UniMP标签传播、ERNIESage）模型算法等，完成项目实战

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专栏链接：图学习图神经网络算法专栏简介：含图算法（图游走模型、图神经网络算法等）原理+项目+代码实现+比赛

前人栽树后人乘凉，本专栏提供资料：快速掌握图游走模型(DeepWalk、node2vec)；图神经网络算法(GCN、GAT、GraphSage)，部分进阶 GNN 模型（UniMP标签传播、ERNIESage）模型算法，并在OGB图神经网络公认榜单上用小规模数据集（CiteSeer、Cora、PubMed）以及大规模数据集ogbn-arixv完成节点分类算法，省去你大把时间，效率提升。帮助你快速完成任务落地，以及科研baseline。

项目链接以及码源见文末

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原文地址：https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/128092265