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graph-learn

大规模分布式图神经网络框架，兼容PyTorch和TensorFlow

Graph-Learn图神经网络分布式框架实时推理大规模图数据Github开源项目

Graph-Learn是一款分布式框架，专为开发和应用大规模图神经网络（GNN）而设计，已成功应用于阿里巴巴的搜索推荐、网络安全和知识图谱等场景。框架包括GraphLearn-Training和Dynamic-Graph-Service模块，支持批量图采样、在线推理及流图更新功能，兼容PyTorch和TensorFlow，提供完整的GNN模型开发解决方案。

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介绍相关项目
llmgraph - 使用大语言模型生成多格式知识图谱
ChatGPTGithubHTML格式llmgraph图知识图谱开源项目虚拟环境
llmgraph工具从Wikipedia页面生成GraphML、GEXF和HTML格式的知识图谱，利用ChatGPT或其他大语言模型提取知识，支持多种实体类型和关系，并可缓存以高效扩展。无论使用默认的OpenAI gpt-3.5-turbo模型还是其他本地模型，都能生成详细图谱并显示token使用情况。
Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合：前沿研究进展
GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理
该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。
grape-book - 图深度学习入门指南 理论与实践并重
DGLGithubNetworkX图深度学习图神经网络开源项目葡萄书
本教程基于京东团队、密西根州立大学和斯坦福大学CS224W课程内容，提供图深度学习从入门到应用的全面指导。涵盖图理论基础、深度学习基础、经典图神经网络模型，并结合NetworkX、DGL和PyG框架的实践代码，助力读者系统掌握图深度学习知识。
tflearn - 深度学习库，简化TensorFlow高阶API的使用
GithubTFLearnTensorFlow开源项目深度学习神经网络高层API
TFLearn是一个模块化且透明的深度学习库，基于TensorFlow构建，提供高阶API以加速实验。特点包括易用的高阶API、快速原型设计、完全透明的TensorFlow集成、强大的训练辅助功能和精美的图形可视化。支持最新的深度学习模型，兼容TensorFlow v2.0及以上版本。
pyHGT - 大规模异构和动态图的图神经网络解决方案
Deep Graph LibraryGithubHeterogeneous Graph TransformerOAG DataSetWWW 2020pytorch_geometric开源项目
Heterogeneous Graph Transformer (HGT) 是一种基于 Pytorch Geometric 的图神经网络架构，设计用于处理大规模异构和动态图。项目主要包含核心模型代码、数据接口、训练和验证脚本。用户可以使用预处理好的 OAG 数据集或其他异构图进行训练。关键功能包括异构图卷积层、并行采样和深度图模型训练。安装简单，只需通过 pip 安装相关依赖即可运行。
RecBole-GNN - 图神经网络推荐算法开源库
GithubPyTorchRecBole-GNN图神经网络开源库开源项目推荐系统
RecBole-GNN是一个开源的图神经网络推荐算法库，基于PyTorch和RecBole构建。该库专注于复现和开发GNN推荐算法，涵盖通用、序列和社交推荐三大类别。它提供统一API、高效图处理模块和丰富的算法库，支持多种前沿GNN推荐模型。RecBole-GNN还提供详细的性能对比，为研究人员提供便捷的GNN推荐算法开发和评估平台。
Graph-Adversarial-Learning - 图对抗学习攻防技术与研究进展综述
Github图对抗学习图神经网络开源项目攻击方法论文综述防御策略
该项目是一个图对抗学习综合资源库，收录2017年至今的攻击、防御和鲁棒性认证相关论文。资源按字母、年份和会议分类，并提供代码实现汇总。内容涵盖图神经网络攻击方法、防御策略和稳定性研究，为图对抗学习研究提供重要参考。
pytorch_graph-rel - 基于关系图的联合实体和关系抽取模型
GithubGraphRel图神经网络实体关系抽取开源项目深度学习自然语言处理
GraphRel是一个用于联合实体和关系抽取的开源项目。该模型采用双向RNN和图卷积网络提取文本特征，通过两阶段处理构建关系图并整合实体和关系信息。项目基于PyTorch实现，提供了预训练模型，在NYT数据集上展现了良好性能。该方法发表于ACL 2019会议，为自然语言处理领域提供了新的解决方案。
grape - 高性能图处理和节点嵌入库
GRAPEGithub图可视化图处理图嵌入开源项目节点嵌入
GRAPE是一款高性能图处理和节点嵌入库,专为处理大规模图数据而设计。它采用Rust和Python混合开发,可在普通计算机和高性能集群上运行。GRAPE提供丰富的图加载、节点嵌入、分类和处理功能,支持多种嵌入模型和分类器。相比NetworkX,GRAPE在处理大规模图时表现更优。此外,GRAPE还提供详细的教程和文档,方便用户进行图分析和机器学习研究。
Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总
GithubLLM图基准测试开源项目推理知识图谱
该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。
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