1. GCAN: Graph-aware Co-Attention Networks for Explainable Fake News Detection on Social Media
论文：https://arxiv.org/pdf/2004.11648.pdf
代码：https://github.com/l852888/GCAN
论文解析：https://blog.csdn.net/qq_27590277/article/details/108162740
2. Heterogeneous Graph Attention Networks for Semi-supervised Short Text Classification
代码、论文和解析：https://mp.weixin.qq.com/s/eCmvUaM4Vg5KCFQJcRO-TQ
3. 基于图模型的推荐系统（综述）
论文和解析：https://mp.weixin.qq.com/s/zrjqPLy3FTb-czmozss31A
4. Deep Learning Based Text Classification: A Comprehensive Review（文本分类综述）
论文链接：https://arxiv.org/abs/2004.03705
论文解析：https://zhuanlan.zhihu.com/p/129271523
5. 2019年，异质图神经网络领域有哪些值得读的顶会论文？
论文简介和代码：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/95933043?utm_source=wechat_session&utm_medium=social&s_r=0
6. 图神经网络！2020 AI研究趋势！是什么？有什么用？
https://mp.weixin.qq.com/s/r4_5GwA8Olqh6M1p_6eYPg
7. 近期必读的五篇顶会 ACL 2020【图神经网络 (GNN) 】相关论文
https://mp.weixin.qq.com/s/9ciuynE6jDZ2Hbm7_SH89w
8. 图神经网络GNN2019-2020顶会论文列表
https://mp.weixin.qq.com/s/8GzrzSDj1txdISRgvFM_aQ
9. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding
论文解析和代码：https://www.cnblogs.com/zhanghaiyan/p/12152664.html
论文：https://arxiv.org/pdf/1810.04805.pdf
10. PRADO 模型：性能媲美BERT，但参数量仅为1/300，这是谷歌最新的NLP模型
论文、解析和代码：https://mp.weixin.qq.com/s/WMI8U6v4pqc1BePKSTTEgQ
11.EMNLP 2019开源论文：针对短文本分类的异质图注意力网络
解析：https://mp.weixin.qq.com/s/eCmvUaM4Vg5KCFQJcRO-TQ
论文：https://www.paperweekly.site/papers/3211
代码：https://github.com/ytc272098215/HGAT
12.宾大最新《图神经网络》课程
https://mp.weixin.qq.com/s/V1g1rUBBAhI5Wj1z5DFzeQ
13.机器学习算法优缺点对比（汇总篇）