I. 常用网站

1. Stanford: Open Graph Benchmark: 提供了多种图数据集和基准测试，适用于图神经网络和图挖掘研究。
2. Kaggle: Graph Datasets: Kaggle 上的图数据集集合，适合进行图分析和机器学习任务。
3. Graph Gallery: 提供了丰富的图可视化和图神经网络的教程和示例，适合学习图数据处理和可视化技术。
4. Awesome Graphs: 一个关于图的资源集合，包含了图相关的论文、数据集、工具和教程等。
5. Graph Neural Networks (GNN) Resources: 一个关于图神经网络的资源集合，包含了 GNN 相关的论文、数据集、工具和教程等。
6. Papers with Code: Graph Neural Networks: 一个关于图神经网络的论文和代码集合，适合查找最新的研究成果和实现。
7. Graph Data Science: Neo4j 提供的图数据科学平台，包含了图算法、图分析和图可视化等功能，适合进行图数据处理和分析。
8. Graph Algorithms Library: Neo4j 提供的图算法库，包含了多种图算法的实现和使用示例，适合进行图数据分析和挖掘。