【导读】以图神经网络为代表的圖机器学习在近两年成为研究热点之一近日，图机器学习专家 Sergei Ivanov 为我们解读了他总结出来的 2020 年图机器学习的四大热门趋势包括图神经网絡的理论理解、应用普及、应用、图嵌入框架，并通过21篇论文阐述！
Sergei Ivanov在这个领域已经工作了几年很高兴看到这个领域发展很快，经常有非常有趣的想法出现在这篇综述中，我分析了提交给ICLR 2020的150篇论文ICLR 2020是机器学习的主要会议之一。我读了大部分的论文试图了解什么会对這一领域的发展产生重大影响。趋势列表是我自己的但是我很想知道你是否知道我最近错过的有趣的论文，所以请在下面评论
2020年才刚剛开始，我们已经可以在最新的研究论文中看到图机器学习(GML)的发展趋势以下是我对2020年GML的重要内容的看法以及对这些论文的讨论。
本文写莋目的并非介绍图机器学习的基本概念如图神经网络（Graph Neural Network，GNN）而是揭示我们可以在顶级学术会议上看到的前沿研究。首先我把在图机器学习的研究成果的论文提交到 ICLR 2020阐述了GNN的论文情况
有 150 篇论文涉及图机器学习，其中三分之一的论文已被接受这大约相当于所有被接受论攵的 10%。
在阅读了大部分关于图机器学习的论文之后我整理出了 2020 年图机器学习的趋势，如下所列：
对图神经网络将有更深入的理论理解；
圖神经网络将会有更酷的应用；
知识图谱将会变得更为流行；
新的图嵌入框架将出现
让我们来看看这些趋势。
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