网络表示学习

Arxiv网络科学论文摘要15篇(2020-02-27)

上谣言传播的信息扩散途径和识别;计算批发及零售业数据交易市场的时空数据价值;MGA：网络的动量梯度攻击;优化跨区医院分布减少结核病死亡;社会困境中远离坏选择比接近好选择的结果更好;展示社会物联网对社会方面影响的仿真模型;网络表示学习用于链路预测

ComplexLY·2024-02-11 14:05

图卷积GCN实战基于网络结构图的网络表示学习实战

下面的是数据：from,to,cost73,5,352.65,154,347.2154,263,392.9263,56,440.856,96,374.696,42,378.142,58,364.658,95,476.895,72,480.172,271,419.5271,68,251.1134,107,344.0107,130,862.1130,129,482.5227,167,1425.7167

甜辣uu·2024-01-24 05:46

第1108期AI100_机器学习日报(2017-09-30)

AI100_机器学习日报2017-09-30网络表示学习综述@亿想寻光多种增强学习算法的PyTorch实现@爱可可-爱生活ICML2017终身学习研讨会@洪亮劼深度学习技巧总结@爱可可-爱生活PyTorch

ai100_ml·2023-12-16 05:29

Arxiv网络科学论文摘要21篇(2020-10-15)

分形结构的合作组织;众包音乐知识管理中的专业知识和动态：以Genius平台为例;交通干预重塑纽约通勤：评估共享出行和曼哈顿拥堵附加费影响的概率模拟框架;语言网络：一种实用的方法;TriNE：三元异构网络的网络表示学习

ComplexLY·2023-12-03 18:10

DeepWalk论文详解

DeepWalk算法报告Deepwalk是网络表示学习的经典算法之一，是用来学习网络中顶点的向量表示（学习学习图的结构特征即属性，并且属性个数为向量的维数）。

神葱哥1号·2023-10-14 07:14

【论文翻译 IJCAI-20】Heterogeneous Network Representation Learning 异构网络表示学习

文章目录摘要1引言2异构网络挖掘3异构网络表示3.1异构网络嵌入3.2异构图神经网络3.3知识图谱与属性网络3.4应用4挑战、方向和开源数据4.1未来方向避免设计元路径多感官（Multi-sense）表示异构GNN的预训练多任务学习动态性和可伸缩性4.2开源数据集和基线5结论论文链接：HeterogeneousNetworkRepresentationLearning作者：微软研究院、加州大学、清

林若漫空·2023-10-10 22:21

基于网络表示学习的新闻推荐算法研究与系统实现

Wzideng·2023-09-07 13:00

深度神经网络+聚类的概述

【导读】本篇介绍了深度神经网络表示学习+聚类的方法（深度聚类）综述，有帮助的话，文末点个赞吧~聚类分析在机器学习和数据挖掘中非常重要。

风度78·2023-09-02 07:46

2018-09-04-一句话总结网络表示学习经典算法-DeepWalk，LINE，node2vec

-DeepWalk:将已知网络构造成二叉树，对每个节点采用若干次随机游走得到固定长度的局部序列信息，然后使用SkipGram方法（取神经网络的隐层参数作为输入向量的低维表示），将序列看作单词组成的句子，对于句子中每个节点，先根据随机生成的映射函数将其进行投影，然后输入神经网络进行训练，目标是使前后节点出现的概率最大，这样得到更新的映射函数以及二叉树参数。——保留节点邻居信息-LINE:分别求网络中

HollyMeng·2023-04-15 05:56

论文笔记：KDD 2019 Heterogeneous Graph Neural Network

dl.acm.org/doi/10.1145/3292500.3330961github：https://github.com/chuxuzhang/KDD2019_HetGNN该文提出了一种基于深层模型的异质网络表示学习的方法

饮冰l·2023-02-03 11:46

Bioinformatics|MGPLI：探索蛋白质-配体相互作用预测的多粒度表示

Bioinformatics|MGPLI：探索蛋白质-配体相互作用预测的多粒度表示最近搞了个公众号《AIandBioinformatics》介绍应用于生物信息学的人工智能算法和研究进展，以及网络表示学习算法研究

Struggle~·2023-01-16 09:38

voronoi图_ProteinGCN | 使用图卷积网络表示学习蛋白质结构

对蛋白质结构模型准确性局部（单残基）和全局（整个结构）的预测是许多蛋白质建模应用程序中必不可少的步骤。随着最近深度学习技术的发展，单模型质量评估的方法也已经能通过使用2D和3D卷积深度神经网络取得了进展。今天给大家介绍的是印度科学研究所ParthaTalukdar课题组在BioRxiv杂志上发表的一篇关于蛋白质模型质量评估的文章。在文中，作者探索了一种可替代的方法，在包含2897个蛋白300k个结

weixin_39894473·2023-01-07 21:38

网络表示学习综述：一文理解Network Embedding

本文是一篇来自DeepWalk团队的综述文章，对于近几年网络表示学习（N

PaperWeekly·2022-12-25 18:20

[论文笔记]Representation Learning on Graphs: Methods and Applications

RepresentationLearningonNetwork网络表示学习笔记EmbeddingNodesEncoder-decoderViewEncodingMethods1Factorizationbased2RandomWalkbased3DeepLearningbased

Britesun·2022-12-04 14:04

网络表述学习经典论文——DeepWalk

blog.itpub.net/29829936/viewspace-2641918/论文题目：《DeepWalk:OnlineLearningofSocialRepresentations》出版时间2014年6月这篇文章是网络表示学习的经典文章

喜欢打酱油的老鸟·2022-12-02 14:50

三大顶会看动态图表示学习

作者|王春辰学校|北京邮电大学研究方向|图神经网络及其应用鉴于网络挖掘在现实生活中的丰富应用，以及近些年网络表示学习的兴起，网络嵌入已经成为学术界和工业界日益关注的研究热点。

文文学霸·2022-11-24 21:58

文献阅读（66）AAAI2021-Deep Fusion Clustering Network

学徒刘猛·2022-11-23 16:06

网络表示学习简单总结（一）

1.网络表示学习的定义简单来说，网络表示学习就是通过相关算法将网络中的节点用一个低维稠密的向量空间表示（其中向量空间的维度远远小于节点的总个数），并且能够保持原有网络的相关结构和特征，然后再输入到深度学习的相关算法去完成节点分类

大笨熊。。。·2022-11-23 08:01

文献阅读总结：网络表示学习/图学习

本文是对网络表示学习/图学习(NetworkRepresentationLearning/GraphLearning)领域已读文献的归纳总结，长期更新。

学徒刘猛·2022-11-21 11:14

【论文翻译|2021】A survey on heterogeneous network representation learning 异构网络表示学习综述

林若漫空·2022-11-20 18:41

基于图神经网络链路预测

ICLR2020】基于图神经网络的归纳矩阵补全[图表示学习]1链路预测问题文献总结[图表示学习]2动态图(DynamicGraph)最新研究总结（2020）[图表示学习]动态网络上的图神经网络文献阅读总结：网络表示学习跟着官方文档学

tiger00O·2022-10-09 15:03

Graph 探索之DeepWalk，Line，Node2Vec

Graph探索之DeepWalk，Line，Node2Vec 网络表示学习**（NetworkRepresentationLearning，NRL），也称为图嵌入法（GraphEmbeddingMethod

yao1131·2022-02-12 07:16

[万字综述] 21年最新最全Graph Learning算法，建议收藏慢慢看

公众号:图与推荐·2021-05-14 13:20

2017-10-1 整理

RepresentationLearningonNetwork网络表示学习笔记MichaelI.Jordan——计算思维、推断思维与数据科学（音频2）干货|ActiveL

hzyido·2021-05-14 04:11

《Attributed Social Network Embedding》论文学习笔记

一、研究背景本文提出了一种网络表示学习算法：将结构信息和属性信息同时输入深度神经网络，实现非线性特征抽象，相对传统的浅层神经网络语言模型，有较大性能提升。

shoulunzhui6949·2020-09-16 01:44

文献阅读（六）KDD2016-Asymmetric Transitivity Preserving Graph Embedding

CSDNTianJi·2020-09-14 03:08

020年8月-《图神经网络表示学习技术综述》分享

本书介绍从通信网络到量子化学，图结构的数据在自然科学和社会科学中无处不在。如果我们希望系统能够从这类数据中学习、推理和归纳，那么将关系推理能力建模到深度学习架构中是至关重要的。近年来，关于图表示学习的研究激增，包括深度图嵌入技术、卷积神经网络对图结构数据的推广以及受信念网络启发的神经消息传递方法。图表示学习的这些进步已经在许多领域带来了最新的成果，包括化学合成、3D视觉、推荐系统、问题回答和社交网

lqfarmer·2020-09-13 12:13

【网络表示学习】metapath2vec

,NiteshV.ChawlaandAnanthramSwami来源：KDD2017源码：https://ericdongyx.github.io/metapath2vec/m2v.html当前的许多网络表示学习方法主要是针对同质网络

zjwreal·2020-09-12 12:25

AAAI 2018文章 Representation Learning for Scale-free Networks 翻译

无标度网络表示学习冯瑞，杨洋，胡文杰，吴飞，庄悦婷中国浙江大学计算机科学与技术学院通讯作者：[email protected]摘要网络嵌入旨在保留网络的结构和固有属性的同时学习网络中顶点的低维表示。

Taylent·2020-08-17 11:08

DeepWalk原理理解：DeepWalk: online learning of social representations

文献：DeepWalk:onlinelearningofsocialrepresentations对比阅读了几篇关于网络表示学习的文献，其中一篇包括DeepWalk的提出，下面将自己对于论文的理解和论文的笔记组织好记录下来

君子慎独_诚意·2020-08-16 21:59

《大数据》2015年第3期“专题”——网络表示学习（上）

网络表示学习陈维政，张岩，李晓明（北京大学信息科学技术学院北京100871）摘要：以Facebook、Twitter、微信和微博为代表的大型在线社会网络不断发展，产生了海量体现网络结构的数据。

唐名威·2020-08-16 16:42

metapath2vec 异构网络表示学习

metapath2vec异构网络表示学习前言周末立了个Flag,说要完成两篇博客的编写(更精准的说法是至少两篇),昨天完成了一篇DIN深度兴趣网络介绍以及源码浅析,今天白天由于忙着买菜,洗菜和做菜还有运动

Eric_1993·2020-08-09 23:46

Embedding:Network Representation Learning with Rich Text Information

网络表示学习旨在对于每个节点的进行矢量表示，这种方法慢慢被认为是网络分析里很重要的一部分。大多数网络学习方法都通过探讨网络结构来学习。事实上，网络节点也包含了很多信息（比

wzw&weiye·2020-08-03 21:16

【论文解读 KDD 2019 | GATNE 】Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network

://arxiv.org/abs/1905.01669代码链接：https://github.com/cenyk1230/GATNE来源：KDD2019作者本人写的论文讲解：阿里电商场景下的大规模异构网络表示学习文章目录

byn12345·2020-08-02 23:55

文献阅读（七）ICLR2019-DyREP：Learing Representations over Dynamic Graphs

CSDNTianJi·2020-08-02 21:09

【论文解读 WSDM 2019 | XBully】XBully: Cyberbullying Detection within a Multi-Modal Context

刘欢老师组论文链接：https://doi.org/10.1145/3289600.3291037关键词：网络欺凌检测；多模态；异质图；网络嵌入文章目录1摘要2引言3问题定义3.1多模态网络欺凌检测3.2通过多模态网络表示学习的网络欺凌检测

byn12345·2020-08-02 20:10

网络表示学习框架OpenNE的搭建与调试

OpenNE的简单介绍OpenNE，是清华大学计算机科学与技术系的研究人员在GitHub上发布的基于网络表示学习（NE/NRL）的训练和测试框架，其中统一了NE模型输入/输出/评测接口，并且修订和复现了目前比较经典的网络表征学习模型

Claire小柒·2020-08-02 17:00

文献阅读（11）ICLR2020-Inductive representation learning on temporal graphs

CSDNTianJi·2020-08-02 15:58

文献阅读（十）NIPS2017-Inductive representation learning on large graph

CSDNTianJi·2020-08-02 15:28

deepwalk论文及算法阅读笔记

论文题目：《DeepWalk:OnlineLearningofSocialRepresentations》出版时间2014年6月这篇文章是网络表示学习的经典文章，下面将简单介绍这篇文章的算法思想，如有不对的地方

abc15766228491·2020-07-29 16:26

Representation Learning on Network 网络表示学习

网络表示学习（RepresentationLearningonNetwork），一般说的就是向量化（Embedding）技术，简单来说，就是将网络中的结构（节点、边或者子图），通过一系列过程，变成一个多维向量

weixin_34415923·2020-07-15 06:58

KDD 18 & AAAI 19 | 异构信息网络表示学习论文解读

作者丨崔克楠学校丨上海交通大学博士生研究方向丨异构信息网络、推荐系统本文要介绍的两篇论文在metriclearning和translationembedding的角度对异构信息网络中的节点进行学习，都受到了knowledgegraph的模型如TransE，TransR的影响，所以在这里一起来进行对比说明。异构信息网络专题论文集：https://github.com/ConanCui/Researc

PaperWeekly·2020-07-13 03:17

网络表示学习（Network Embedding Representation）+社区发现（Community Detection）

本周+下周吸取这7篇顶会论文的精华。下面简单总结下每篇的摘要和文章内容。IncorporatingNetworkEmbeddingintoMarkovRandomFieldforBetterCommunityDetection.DiJin,XinxinYou,WeihaoLi,DongxiaoHe,PengCui,FrancoiseFogelman-Soulie,TanmoyChakraborty

LotusQ·2020-07-11 16:02

浅谈零样本网络表示学习

©PaperWeekly原创·作者｜汪佳龙学校｜澳门大学博士生研究方向｜图神经网络什么是零样本网络表示学习这个问题主要来自两篇论文AAAI2018和TKDE2020，在正式开始介绍零样本网络表示学习（Zero-shotGraphEmbedding

PaperWeekly·2020-07-01 19:59

【网络表示学习】FastGCN

摘要Kipf提出的GCN模型训练过程同时需要训练数据和测试数据，对于大图训练效率低。为了解决训练过程对测试数据的需要，本文提出了FastGCN模型，将图卷积操作解释为的embedding函数在概率度量下的积分变换。这种解释下，可以采用蒙特卡洛方法估计积分，并可以进行batch训练。FastGCN使用重要采样，在保持准确性的同时训练效率有了数量级的提升。Model类比SGD每个epoch随机选取一个

zjwreal·2020-06-30 18:07

【网络表示学习】ANRL

题目：ANRL:AttributedNetworkRepresentationLearningviaDeepNeuralNetworks作者：ZhenZhangandHongxiaYangandJiajunBuandShengZhouandPinggangYuandJianweiZhangandMartinEsterandCanWang来源：IJCAI2018源码：https://github.c