Awesome Graph Classification
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A collection of graph classification methods, covering embedding, deep learning, graph kernel and factorization papers with reference implementations.

Relevant graph classification benchmark datasets are available here  (https://github.com/shiruipan/graph_datasets).

Similar collections about community detection (https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-community-detection), classification/regression tree 
(https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-decision-tree-papers), fraud detection (https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-fraud-detection-papers), Monte Carlo tree search 
(https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-monte-carlo-tree-search-papers), and gradient boosting (https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-gradient-boosting-papers) papers with implementations.


  


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Contents  

1. Matrix Factorization (https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification/blob/master/chapters/matrix_factorization.md)  
2. Spectral and Statistical Fingerprints (https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification/blob/master/chapters/fingerprints.md)
3. Deep Learning (https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification/blob/master/chapters/deep_learning.md)  
4. Graph Kernels (https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification/blob/master/chapters/kernels.md)

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License

- CC0 Universal (https://github.com/benedekrozemberczki/awesome-graph-classification/blob/master/LICENSE)