第三期

「本周论文推荐精选」是 Paper 研习 推出的全新栏目，展现 友们在研习论文的过程中，推荐自己所阅读到的优秀论文，帮助大家一起学习、讨论每个领域最新、最精彩的学术论文。

①

#图学习方法#

基于时序关系排名的股票预测

这篇文章将图神经 络在股票预测中的应用向前推进了一步，考虑了时序关系上的变化并提出了新的 络结构，可以启发后续的研究进一步挖掘股票关系数据在价格预测中发挥的作用。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/1809.09441

项目链接：

https://github.com/fulifeng/Temporal_Relational_Stock_Ranking

②

#机器学习#

机器学习的五大类别及其主要算法综述

推荐理由一：机器学习作为一门源于人工智能和统计学的学科，是当前数据分析领域重点研究方向之一。首先通过 追溯机器学习起源和介绍不同算法在求解策略上的启发性思路，讨论五类机器学习的发展及其主要算法在评 价方法和优化方式上的实现，进一步总结归纳各算法适用领域和算法优劣，最后指出各算法克服自身缺陷的最 新进展和未来实现多算法融合的研究方向。

论文链接：

http://www.rjdk.org/CN/article/searchArticle.do?ks_keyword=%E6%9D%8E%E6%97%AD%E7%84%B6&Submit2=#

③

#人脸识别# #情感分析#

从电影中收集大规模、丰富标注的面部表情数据集

推荐理由：这篇文章提出了一种基于semi-automatic recommender的策略从电影中采集面部表情数据。并给出了详尽的采集准则。

数据集将情感分为六类，分别是Anger, Disgust, Fear, Sadness, Happiness, Neutral和Surprise。它们的样本数量分别是194, 123, 156, 165，387, 257和144。

数据集也是公开获取的，可以参见
https://cs.anu.edu.au/few/AFEW.html。

数据集除了样本数量比较多的特点外，还标注了表演者的年龄、性别、姿势等信息，在多模态人脸情感分析中有着重要的应用。

论文链接：

http://users.cecs.anu.edu.au/~adhall/Dhall_Goecke_Lucey_Gedeon_M_2012.pdf

④

#知识图谱##推荐系统#

基于知识图谱注意力 络的推荐算法

最后，KGAT实验效果非常好。同时，受益于注意力机制和知识图谱，实验结果有很好的可解释性。具体见实验部分的case study。

论文链接：
https://arxiv.org/abs/1905.07854v1

推荐人：Houye（北京邮电大学，Paper 研习 首席论文推荐官。）

⑤

#图神经 络#

预测且传播：当图神经 络遇上个性化PageRank

论文链接：
https://arxiv.org/abs/1810.05997

推荐人：Houye（北京邮电大学，Paper 研习 首席论文推荐官。）

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https://www.yanxishe.com/resourceDetail/1017?from=leiphonecolumn

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