Awesome-Deep-Community-Detection

社区发现中的深度学习方法综述与资源集

本项目汇集了深度学习在社区发现领域的最新研究成果和资源。内容包括综述论文、基于卷积网络、图注意力网络和生成对抗网络的方法,以及相关数据集和工具。同时收录了传统的非深度学习社区发现技术,为研究人员提供全面参考。项目整理了大量论文、代码实现和相关资源,是了解该研究前沿的重要参考。

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介绍相关项目

Awesome-GNN4TS - 时间序列分析中图神经网络的研究进展与应用

GNNGithub图神经网络开源项目时间序列分析机器学习深度学习

本项目汇集图神经网络(GNN)在时间序列分析领域的研究进展和资源,涵盖预测、分类、异常检测和插值等任务。内容包括相关论文、数据集和应用概述,以及面向任务和模型的GNN4TS分类方法,为该领域研究和应用提供参考。

awesome-public-datasets - 多领域高质量公共数据集资源汇总

Github基因组学开源数据集开源项目微阵列数据生物学蛋白质数据库

Awesome Public Datasets汇集了农业、生物学、计算机科学等多个领域的高质量公共数据集。该项目源于上海交通大学OMNILab,现隶属于BaiYuLan开放AI社区。它为研究人员和数据科学家提供了便捷获取开放数据资源的途径,支持各类分析和研究工作。资源列表涵盖广泛,质量可靠,是数据科学工作的重要参考。

Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising - 搜索推荐广告领域深度学习论文精选集

Github嵌入技术广告系统开源项目推荐系统搜索引擎深度学习

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习

该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

graph-fraud-detection-papers - 高级基于图神经网络的欺诈和异常检测方法

Anomaly DetectionAwesome Graph Fraud DetectionFake News DetectionFraud DetectionGNNGithub开源项目

此页面收集了使用图神经网络(GNN)和其他图分析技术进行欺诈和异常检测的科研资源和论文，涵盖最新的研究进展，如网络安全、伪造新闻检测和信用卡欺诈检测等领域。这些资源不仅包含学术论文，还提供项目代码链接，便于复现和深入研究。无论是学术研究者还是行业从业者，都能在这里找到有价值的参考资料和工具。

awesome-generative-ai - 生成式人工智能资源集合，包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具

Generative AIGithub人工智能在线教程大型语言模型开源项目技术文章

Awesome Generative AI聚合了范围广泛的生成式人工智能资源，包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具。更新频繁，内容全面，是AI专业人士和爱好者不可错过的财富库。

awesome-self-supervised-learning - 自监督学习资源精选与理论实用指南

Github人工智能对比学习开源项目深度学习自监督学习视觉特征学习

精选自监督学习资源，覆盖理论研究与各领域实际应用，如计算机视觉、机器学习等。本项目常更新，已成为AI领域必备的研究与教学资源。

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awesome-contrastive-self-supervised-learning - 对比自监督学习论文和资源汇总

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该项目收录了对比自监督学习领域的重要论文和资源,覆盖从2017年至今的研究成果。内容包括综述、算法、应用等,按年份分类整理。研究人员可通过此项目快速了解该领域发展历程和最新动态,是深入研究对比学习的重要参考资料。

awesome-AI-books - 聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源

Github人工智能开源项目数据挖掘机器学习深度学习量子计算

awesome-AI-books聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源。详尽的章节覆盖了数据挖掘、机器学习实战与最新学术研究，为初学者到研究者的AI学习提供综合性帮助。

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