网络表示学习

网络表示学习（DeepWalk，LINE，node2vec，SDNE）

详细的资料可以参考：网络表示学习相关资料1.传统：基于图的表示（又称为基于符号的表示）如左图G=（V，E），用不同的符号命名不同的节点，用二维数组（邻接矩阵）的存储结构表示两节点间是否存在连边，存在为1
蓁蓁尔·2020-06-27 07:28

知识图谱（关系网络）概念及常用算法

3传统的图算法从应用角度可分为三类3.1路径查找算法——Dijkstra3.2中心度算法——PageRank3.3社区发现算法——LPA4图神经网络5网络表示学习和图嵌入5.1基于矩阵分解的图嵌入5.2
ssyshenn·2020-06-26 14:17

图嵌入、网络嵌入、网络表示学习领域的论文更新

1.GraphEmbeddingTechniques,Applications,andPerformance:ASurvey——一篇图嵌入的综述，很全面论文链接2.RepresentationLearningonGraphs:MethodsandApplications——另一篇综述，值得一看论文链接3.AComprehensiveSurveyofGraphEmbedding:Problems,T
BBlue-Sky·2020-06-25 07:09

网络表示学习（NRL）方向--论文整理

网络表示学习方法（NetworkRepresentationLearning/NetworkEmbedding），也称为网络嵌入。
Doctor.Cheng·2020-06-24 17:32

【Graph Embedding/Network Embedding 图嵌入/网络表示学习】主要工作（Deepwalk/LINE/node2vec）总结

前言首先，花了两年时间从Web开发往AI转行，也阔别CSDN已久。这是回归后第一篇笔记，最开始先放一张非常全面的图，来自清华大学唐杰老师的演讲PPT，很全面地总结了近几十年来人工智能/深度学习算法发展进程中的主要工作和大佬们：从上往下的四个区域分别代表着卷积神经网络CNN、自动编码器AutoEncoder、循环神经网络RNN、强化学习ReinforcementLearning。而没有提到的图神经网
TsingMr·2020-06-24 14:25

清华大学发布OpenNE：用于网络嵌入的开源工具包

为了方便大家对网络表示学习（NE/NRL）开展相关的实验或研究，清华大学计算机科学与技术系的研究人员在GitHub上发布了NE/NRL训练和测试框架OpenNE，其中统一了NE模型输入/输出/评测接口，
机器之心V·2020-06-22 07:45

network embedding 网络表示学习的大致总结

BigDataChallenge数据随着时间呈现指数增长，计算力也呈指数增长，但这是在数据非连接的情况下；数据之间存在相互关系的时候，计算力的要求达到双指数增长；很多数据呈现为网络形式，如社交网络、生物网络、互联网、论文引用网络等。维度灾难：在单元立方体中，子立方体中的均匀数据。维度p=10的时候，需要在每一个坐标轴上覆盖80%才能捕获10%的数据。在高维空间上，大多数数据点处在样本空间的边缘
NockinOnHeavensDoor·2020-06-22 02:44

【网络表示学习】GCN

问题描述卷积神经网络（CNN）的输入图片是具有欧几里得结构的图结构，具有规则的空间结构，比如图片是规则的正方形栅格，比如语音是规则的一维序列。而这些数据结构能够用一维、二维的矩阵表示，卷积神经网络处理起来很高效。而广义上的图（graph）是非欧几里得结构，不规则的空间结构。图卷积神经网络就是以某种方式将卷积算子推广到任意图数据上。融合节点特征和图的拓扑结构，利用深度学习生成新的表示的方法。图卷积神
zjwreal·2020-06-21 15:52

【Graph Embedding】SDNE:算法原理，实现和应用

可以看作是基于LINE的扩展，同时也是第一个将深度学习应用于网络表示学习中的方法。不清楚LINE的同学可以参考LINE：算法原理，实现和应用SDN
浅梦s·2020-06-21 08:09

Arxiv网络科学论文摘要11篇(2018-10-17)

地图估算城市地区高时空分辨率的每小时人口分布变化;网络分布式优化的推拉梯度法;支持还是不支持Kavanaugh：这是个极化问题;SINE：可扩展的不完整网络嵌入;在二部图中寻找密集子图：线性算法及其在欺诈检测中的应用;TNE：网络表示学习的潜在模型
ComplexLY·2020-04-06 01:03

Arxiv网络科学论文摘要10篇(2019-04-16)

时间网络表示学习;是什么让社交搜索更有效率;简单的停车策略;静态拓扑特征很难预测节点的动态重要性;方向性减少了多层网络中流行病的影响;不同流动模式的环形交叉口自动车辆专用车道评估;从网络系统中学习不可判断的东西
ComplexLY·2020-04-05 07:38

session-based embedding

前记表示学习RepresentationLearning从word2vec火起来，一开始解决的是nlp中的词和词组embedding，然后成为通用的session-based的embedding方法，目前开始在网络表示学习
xiiatuuo·2020-03-12 11:12

图(graph)神经网络相关资料收集二

CommonsenseKnowledgeAwareConversationGenerationwithGraphAttention(github代码)关联性图注意力网络(文章1文章2)RelationalGraphAttentionNetworks(RGAT)(github代码)KDD18&AAAI19异构信息网络表示学习论文解读
布口袋_天晴了·2020-02-16 10:05

计算机开放电子书归档 2018（4）

Github下载SourceForge下载码农翻身全年文章精华2017Gitee下载Github下载SourceForge下载简单粗暴TensorFlowGitee下载Github下载SourceForge下载网络表示学习综述
布客飞龙·2020-02-14 17:57

2018.1.14-网络表示学习综述

  网络表示学习算法的主要区别在于算法类型，同一算法类型下的算法框架都是相似的。
玛卡瑞纳_a63b·2020-02-07 16:25

图卷积网络(GCN)简单理解

1.预备知识1.1图网络的种类、区别和联系GraphEmbeddingGraphEmbedding指图嵌入，属于表示学习的范畴，也可以称为网络嵌入、图表示学习、网络表示学习等等。
waple_0820·2020-02-07 15:55

Arxiv网络科学论文摘要6篇(2019-05-06)

识别假新闻页面的主题不可知方法;网络表示学习：巩固和更新当前方向;企业网络面对横向移动攻击的抗性：一种图论方法;具有幂律发生率的两价疫苗流行病模型;网络插值;预测城市扩散事件：利用移动数据深度生存分析的两阶段框架
ComplexLY·2020-02-05 15:16

NLP（一）学习《网络表示学习综述》

0摘要网络是表达物体和物体间联系的一种重要形式，针对网络的分析研究的一个关键问题就是研究如何合理地表示网络中的特征信息。1引言在学术价值方面，能否对复杂信息网络做出有效合理的数据分析是今后学术研究上的热门话题。在应用价值方面，信息网络中拥有着非常广泛的应用前景，如节点分类、链接预测、社区发现、推荐系统等任务。1.1挑战一个重要的问题就是如何合适地表示网络信息。传统的网络表示一般使用高维的稀疏向量。
shijiatongxue·2020-02-01 19:06

文献阅读（九）KDD2014-DeepWalk：online learning of social representations

更多网络表示学习相关文章，请移步：文献阅读总结：网络表示学习文章目录前言TitleMainBody1基本概念2损失函数3算法模型前言文章提出了DeepWalk算法，是一种无监督的方法。
学徒刘猛·2020-01-21 12:00

Arxiv网络科学论文摘要8篇(2018-07-05)

社区检测和网络表示学习的统一框架;Condorcet和minimax投票系统最好吗？
ComplexLY·2020-01-07 05:07

Arxiv网络科学论文摘要14篇(2017-09-21)

量化社会媒体的争议;介绍性建模教学课程中社会融合对学生持续性的影响;具有动态社区结构的建模序列和时间网络;跨维基百科增长的语言的鲁棒聚类;关于人群中行为动力学与社会互动之间的相互作用;基于注意的多视图网络表示学习协作框架
ComplexLY·2020-01-02 23:18

知识图谱边角姿势

网络表示学习和知识图谱表示学习的联系和区别：都旨在对研究对象建立分布式表示，这两个任务中最火的方法TransE和DeepWalk，都是受到了word2vec启发提出来的。
阿阿伏so·2019-12-24 01:54

Arxiv网络科学论文摘要6篇(2019-10-25)

带模糊的社交联系的异构专业社会网络表示学习;从图信号进行中心性排名的盲推理;社会网络相关主题舆论动态;使用基于MPI的自适应采样将近似介数计算拓展至十亿条边;选举人工智能：2019阿根廷初级和总统选举的案例
ComplexLY·2019-12-08 04:31

Arxiv网络科学论文摘要13篇(2018-01-19)

衡量，理解和分类新闻媒体在危机事件后对Twitter的同情;无模型从非线性集体动力学推理直接网络相互作用;加密货币市场动态的实证研究;网络表示学习综述;时间很重要：社交媒体流行的多尺度时间化;NDlib
ComplexLY·2019-10-31 03:55

“读芯术”精华文章汇总：学术报告

“AI未来说·青年学术论坛”正式启动，第一期论坛圆满落幕3.李国杰院士：理性认识人工智能的“头雁”作用4.百度熊辉教授：大数据智能化人才管理5.清华唐杰教授：网络表示学习理论及应用6.瑞莱智慧刘强博士：
读芯术·2019-09-14 15:35

【Graph Embedding】DeepWalk：Online Learning of Social Representations论文笔记

文章目录网络表示学习（NetworkRepresentationLearning，NRL）、GraphEmbeddingDeepWalk：OnlineLearningofSocialRepresentations
不务正业的土豆·2019-09-06 11:19

Arxiv网络科学论文摘要20篇(2019-08-27)

路面摩擦系数估算方法在交通事故重建中的对比分析;社交媒体实验;重叠对多路网络传播动态的影响;学术期刊的知识与社会相似性：对编辑、作者和共同引用网络的探索性比较;适用于一种流行病的非均相反应-扩散系统模型;基于超路径的超网络表示学习
ComplexLY·2019-08-27 09:28

DeepWalk：基于游走的网络嵌入学习方法

本文介绍了基于深度学习的方法来进行网络表示学习，通过对随机游走获得的序列进行建模来捕获网络节点的社交表示。社交表示就是节点的隐藏特征，这个隐藏特征含有节点的邻居相似性和社区特征。
浮云若飞·2019-08-22 09:31

KDD 2019论文解读:异构信息网络上的对抗生成学习

前言网络表示学习是一种在低维空间中表示网络数据的方法，在异构信息网络分析中得到了广泛的应用。现有的异构信息网络表示学习方法虽然在一定程度上实现了性能的提高，但仍然存在一些主要的不足。
阿里云云栖社区·2019-08-19 13:22

KDD 2019论文解读:异构信息网络上的对抗生成学习

论文地址：https://www.kdd.org/kdd2019/a...前言网络表示学习是一种在低维空间中表示网络数据的方法，在异构信息网络分析中得到了广泛的应用。现有的异构信息网络
蚂蚁金服科技·2019-08-16 00:00

网络表示学习系列Network Embedding / Graph Representation：教十分钟一步步实现DeepWalk 模型 KDD'14

网络表示学习最近两年非常火热，这里的网络Network和图Graph意思相同，不再做区分。网络表示学习故名思义，是面向网络结构节点或者整个图的表示学习。
东方小烈·2019-04-27 15:49

用知识图谱优化个性化推荐模型

最近需要完成的一个项目：为了增加用户与商品之间的粘性，准备使用用户和商品的网络表示学习来补充商品的召回策略。微软研究院发表的一篇《如何将知识图谱特征学习应用到推荐系统？》
追梦不止,静心致远·2018-12-04 10:39

数据挖掘--图计算入门

入门数据挖掘中的图计算，我觉得可以先学习异构信息网络meta-pathSunYizhou的论文网络表示学习networkembeddingword2vec，node2vec，metapath2vec…之前我是使用了
玛卡巴卡米卡巴卡·2018-12-02 15:03

网络表示学习——异构图的分类任务

网络表示学习的任务就是学习一种对这些节点的表示方
WHElpokji·2018-10-15 12:13

网络表示学习（Graph Embedding）简述

1、目录1、目录2、前言3、Deepwalk4、基于Deepwalk的改进2、前言网络表示学习又称图嵌入（GraphEmbedding），主要目的是将一个网络中的节点基于网络的特点映射成一个低维度向量，
Badrain_Guo·2018-09-08 17:22

图嵌入、网络嵌入、网络表示学习领域的论文总结

GraphEmbeddingTechniques,Applications,andPerformance:ASurvey——一篇图嵌入的综述，很全面论文链接RepresentationLearningonGraphs:MethodsandApplications——另一篇综述，值得一看论文链接AComprehensiveSurveyofGraphEmbedding:Problems,Techniq
chensi1995·2018-07-17 17:16

网络表示学习 常用数据集

Zachary’skarateclub一个大学空手道俱乐部的社交关系图,很多论文中都喜欢用它做例子.这个图比较简单,有34个节点,78条边.youtube2数据集介绍见[2].node有两种,personperson与groupgroup,edge也有两种,friend⊆(person×person)friend⊆(person×person),membership⊆(person×group)m
yichudu·2018-06-21 14:56

Arxiv网络科学论文摘要14篇(2017-10-10)

用跳跃随机微分方程建模微博的集体行为;密集网络随机化的组合米勒-哈格算法;社会网络的基线混合模型;一种用于指数随机图模型的完美采样方法;超越非模态影响最大化的最差情况（In）近似性;RUM：通过多层次的结构信息保存的网络表示学习
ComplexLY·2017-10-10 10:55

渣渣的deepwalk之旅——win10下deepwalk配置和运行

渣渣的deepwalk之旅刚开始学习网络表示学习，看完《DeepwalkOnlinelearningofsocialrepresentations》后，打算去github上下载源码并自己测试，实现deepwalk
qq_26919935·2017-08-02 12:36
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