图是表达能力很强的通用数据结构，可以用来刻画现实世界中的很多问题。图神经网络等基于图的学习方法在很多领域取得了非常好的效果。
Euler是大规模分布式的图学习框架，配合TensorFlow或者阿里开源的XDL等深度学习工具，它支持用户在数十亿点数百亿边的复杂异构图上进行模型训练。有关Euler系统的详细介绍请参见系统介绍。
Euler中已经实现了一些图学习算法，这些算法的详情请见论文列表。
- 基础教程
- 进阶应用
- 详细接口
- 基准测试
如果有任何问题，请直接提交issues，也欢迎通过Euler开源技术支持邮件组（euler-opensource@list.alibaba-inc.com）联系我们。
Euler使用Apache-2.0许可
Euler由阿里妈妈工程平台团队与搜索广告算法团队共同探讨与开发，也获得了阿里妈妈多个团队的大力支持。同时也特别感谢蚂蚁金服的机器学习团队，项目早期的一些技术交流，对我们帮助很大。