Graph Representation Learning是GraphSAGE第一作者William Hamilton的新书，下载地址https://www.cs.mcgill.ca/~wlh/grl_book/files/GRL_Book.pdf
Generative Graph Models 生成图模型
本书第三部分主要介绍了生成图模型的相关内容。
Traditional Graph Generation Approaches 传统图生成方法
本章首先讨论图生成的传统方法，并且这些传统方法早于大多数图表示学习研究，甚至是通常的机器学习研究。此外，本章讨论的方法为之后出现的基于深度学习的方法奠定了基础。
Deep Generative Models 深度生成模型
本章介绍了一系列基础的图的深度生成模型，这些模型在创建通用深度生成模型过程中通常采用三种最流行的方法，分别为变分自编码器（VAE）、生成对抗网络（GAN）和自回归模型。作者将重点介绍这些深度生成模型的简单和通用变体，提供了详细的细节解读以及必要的参考文献。
