Attributed

基于角色的权限控制模型RBAC

形成理论的权限控制模型有：自主访问控制（DAC：DiscretionaryAccessControl）、强制访问控制（MAC：MandatoryAccessControl）、基于属性的权限验证（ABAC：Attributed-BasedAccessControl

心潮的滴滴·2024-02-06 17:36

【论文阅读】LLM-to-LM Interpreter for Enhanced Text-Attributed Graph Representation Learning

文章目录0、基本信息1、研究动机2、创新点3、准备3.1、文本属性图3.2、语言模型用于文本分类3.3、大语言模型和提示3.4、结点分类4、方法论4.1、生成基于LLM的预测和解释4.2、LM解释器的微调与节点特征提取4.2.1、原始文本和特征解释4.2.2、排序后的预测特征4.3、GNN在语义丰富的特征上训练4.4、理论分析5、实验5.1、数据集5.2、主要结果5.3、消融实验6、结论6.1、T

鲸可落·2024-01-24 10:39

Attributed Strings

Attributedstringobjectsmanagecharacterstringsandassociatedsetsofattributes(forexample,fontandkerning)thatapplytoindividualcharactersorrangesofcharactersinthestring.TheclassesNSAttributedStringandNSMut

ngugg·2023-12-19 19:45

php json字符串导出csv,使用PHP将JSON转换为CSV格式

json_decode($json,true);将JSON对象转换为关联数组.所以这{"type":"NON_ATTRIBUTED","conversion":{,"value_1":"000000100355321

寂寞的章鱼先生·2023-09-02 20:28

iOS教程：属性字符串 (Attributed Strings)

2017-07-24作者：ArthurKnopper，原文链接，原文日期：2017-04-04译者：ChenghuiBai；校对：ChenghuiBai；定稿：ChenghuiBai属性字符串（AttributedStrings）可以为文本设置不同类型的属性，可以一次给一段文本设置多个属性。在本教程中，我们将会为lable中文本的每一个单词设置一个属性。本教程使用的是Xcode8.0和iOS10。

B_C_H·2023-08-04 04:33

论文阅读"Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding"

CuiG,ZhouJ,YangC,etal.Adaptivegraphencoderforattributedgraphembedding[C]//Proceedingsofthe26thACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscovery&DataMining.2020:976-985.摘要翻译：属性图嵌入从图的拓扑和节点特征中学习向量表示，是

掉了西红柿皮_Kee·2023-08-02 23:50

【代码复现】AGC-DRR__Attributed Graph Clustering with Dual Redundancy Reduction（IJCAI-2022）

【代码复现】AGC-DRR__AttributedGraphClusteringwithDualRedundancyReduction（IJCAI-2022）文章目录【代码复现】AGC-DRR__AttributedGraphClusteringwithDualRedundancyReduction（IJCAI-2022）1.介绍2.前言3.复现代码3.1项目框架3.2代码文件3.2.1main.

笃℃·2023-06-17 02:30

Attributed String Programming Guide

ngugg·2023-04-03 17:29

时序图文献精度——7.2019-IJCAI-Spatio-Temporal Attentive RNN for Node Classification in Temporal Attributed G

Spatio-TemporalAttentiveRNNforNodeClassificationinTemporalAttributedGraphs1.Abstract时间属性图中的节点分类在两个主要方面具有挑战性：首先，有效地建模时空上下文信息是困难的。其次，由于时间维度和空间维度纠缠在一起，为了学习一个目标节点的特征表示，区分不同因素的相对重要性，如不同的邻居和时间周期的相对重要性是非常理想且

头发没了还会再长·2023-03-31 04:48

论文笔记之Deep Anomaly Detection on Attributed Networks

DeepAnomalyDetectiononAttributedNetworks提出了DOMINANT(DeepAnomalyDetectiononAttributedNetworks)用于graph上的异常检测，核心想法：1)用GCN综合graph的结构信息和节点属性信息来获得节点的embedding。2)通过autoencoder来重构originaldata从而检测出异常节点。文中指出网络中

小弦弦喵喵喵·2023-03-22 09:07

UILabel: the use of CGColor for color properties or inside attributed strings is not supported

'NSInternalInconsistencyException',reason:'UILabel:theuseofCGColorforcolorpropertiesorinsideattributedstringsisnotsupported.'这个错误咋回事呢？[rstringaddAttributes:@{NSForegroundColorAttributeName:[UIFontsyst

述说职场·2023-02-02 21:55

GCN学习：Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

阅读论文AGC，利用高阶结构信息来提升聚类的效果。本文从图信号处理角度来理解GNN，增强聚类效果。目标还是将节点划分成m个聚类。文章目录一、Introduction原理步骤二、算法提到了一些预备条件k阶图卷积如何选择合适的k一、Introduction近年来的几种图卷积的聚类方法在一些真实的属性网络上取得了良好的聚类性能。然而现有方法都是低阶的，只考虑每个节点的邻居，或者两个三个跳之外的节点，固定

我咋就看不懂·2023-01-19 21:15

AGC：Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

Adaptive：构造k阶图卷积，充当节点特征上的低通图滤波器，以获得平滑的特征表示，其中k可以使用簇内距离自适应地选择。GCN的问题GCN的每个卷积层都与投影层耦合，无法构造深层GCN。一般使用2~3个GCN，即只能考虑2，3阶邻居，丢失了global信息。固定模型忽略了真实数据的多样性。模型构造k阶图卷积，学习平滑的节点特征表示；对学习到的节点特征进行谱聚类。类内距离类内距离不再减少时，说明阶

格洛米_·2023-01-19 21:41

IJCAI 19 ： Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution ---- PolyU Qimai Li

文章信息摘要然而，对于图卷积如何影响聚类性能以及如何正确地使用它来优化不同图的性能的了解有限。现有的方法本质上使用固定的低阶的图卷积，只考虑每个节点几跳内的邻居，没有充分利用节点关系，忽略了图的多样性。本文提出了一种自适应图卷积方法，该方法利用高阶图卷积来捕获全局聚类结构，并自适应地为不同的图选择合适的顺序。1.introduction虽然图卷积在整合结构和特征信息方面被证明非常有效，但关于如何应

Complicated__76·2023-01-19 21:11

Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach，DAEGC

论文：2019IJCAI代码:[pytroch](此论文可以看作是UnsupervisedDeepEmbeddingforClusteringAnalysis,DEC在图结构上的应用。此论文是一个基于图注意的自编码器，在编码器中使用图注意力。在此基础上，使用一种自训练模块来指导聚类算法获得更好的性能。GraphAttentionalAutoencoder最初的图注意网络GAT仅考虑了属性值方面的重

OFF JUMPOL·2023-01-19 21:40

Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach，IJCAI2019

目录ProblemDefinitionandOverallFrameworkProposedMethodGraphAttentionalAutoencoderSelf-optimizingEmbeddingJointEmbeddingandClusteringOptimizationExperiments本文的作者来自悉尼科技大学和莫纳什大学（位于澳大利亚墨尔本市）。以往的图聚类任务分为两步：学习

五月的echo·2023-01-19 21:40

【论文阅读】Attributed Graph Clustering: A Deep Attentional Embedding Approach

【原文】ChunWang,ShiruiPan,RuiqiHu,GuodongLong,JingJiang,ChengqiZhang.AttributedGraphClustering:ADeepAttentionalEmbeddingApproach.Comments:AcceptedtoIJCAI-19Subjects:MachineLearning;MachineLearningCiteas:

RobinWang258·2023-01-19 21:10

【GCN】论文笔记：Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

基于自适应图卷积的属性图聚类前言方法介绍总结前言属性图聚类是一个具有挑战性的问题，它要求图结构和节点的联合建模属性。虽然图卷积已经被证明在整合结构和特征信息时是非常有效的，但是几乎没有研究说明如何应用它来最大化集群性能。现有的方法基本上都是使用图卷积的固定的（忽略了图的多样性）低阶的（只考虑每个节点几跳内的邻居，没有充分利用节点关系）顺序。在本文中，我们提出了一种自适应的利用高阶图卷积实现属性图聚

予^·2023-01-19 21:40

(AGC)Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

本文提出了一种自适应图卷积方法(AGC)，该方法利用高阶图卷积来捕获全局的社区结构，并自适应地为不同的图选择合适的顺序。AGC是从图信号处理谱图理论的角度来理解GNN并增强了聚类效果AGC可以自适应的选择高阶信息的阶数AGC包括两个步骤:进行k阶图卷积，获得平滑的特征表示;对学习到的特征进行谱聚类，对节点进行聚类。AGC可以很容易地使用高阶图卷积来捕获全局社区结构，并可以为不同的图选择合适的k值。

东方小虾米·2023-01-19 21:07

论文阅读笔记（2）：Multi-view attributed graph clustering

Multi-viewattributedgraphclustering》文献中的一些理解与翻译；论文链接:https://www.researchgate.net/publication/353747180_Multi_view_Attributed_Graph_Clustering

长夜营灯·2023-01-15 08:06

论文阅读笔记（3）：Graph Filter-based Multi-view Attributed Graph Clustering

GraphFilter-basedMulti-viewAttributedGraphClustering：基于图过滤器的多视图属性图聚类目录结构：摘要相关研究使用方法优化策略时间复杂度锚定点选择策略实验结论摘要摘要：图聚类现有的方法有两个主要的缺点：1）大多数方法不能同时探索属性和图结构的信息；2）大多数方法无法处理包含不同特征和图形集的多视图数据；本文提出有效的多视图属性图聚类方法：1）首先，不

长夜营灯·2023-01-15 08:06

Query Driven-GNN for Community Search:From Non-Attributed,Attributed,to Interactive Attribute

1.问题定义CS（Communitysearch）寻找包含查询节点的社区结构，使其内部结构紧密ACS（Attributedcommunitysearch）寻找包含查询节点的紧密结构，且社区内成员的属性和查询属性相似2.传统方法缺点CS根据预定义的子图（k-core，k-truss…）寻找包含查询节点的社区，限制性太强，现实世界中很多社区不能满足这种结构ACS将问题分解两步执行（two-stagep

面包片片·2023-01-07 13:28

属性图社区搜索--QD-GCN（Query-Driven Graph Convolutional Networks for Attributed Community Search）

1.什么是ACS（attributedcommunitysearch）对于给定的查询节点(节点+该节点的属性)，找出其所属社区2.ACS问题–传统方法传统方法传统方法分两步执行1）structuralmatching：找出查询节点的候选社区结构2）attributefiltering：优化属性函数，来缩小或筛选第一步选出的社区缺点1）将结构和属性分开处理，忽略结构和属性关联，现实世界的社区结构和属

面包片片·2023-01-07 13:58

【2019/SDM】Deep Anomaly Detection on Attributed Networks

原文链接：https://dreamhomes.github.io/posts/202012271139.html文章链接：http://www.public.asu.edu/~kding9/pdf/SDM2019_Deep.pdf源码链接：https://github.com/kaize0409/GCN_AnomalyDetectionTL;DR目前属性网络中的异常检测方法都是使用浅层的学习机制

梦家·2022-12-22 07:40

论文笔记：KDD 2020 Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding

前言属性图嵌入，具体来说就是通过图数据结构中的拓扑关系和节点特征信息完成节点表示学习的过程。其中属性图的具体指的就是节点的特征信息。作者首先分析了现有的基于GCN的属性图嵌入方法的三个缺点，分别是：图卷积滤波器与权矩阵的纠缠不仅会影响性能，而且会影响鲁棒性这些方法中的图卷积滤波器是广义拉普拉斯平滑滤波器的特殊情况，但它们并不保留最优低通特性。现有算法的训练目标通常是恢复邻接矩阵或特征矩阵（通过自动

饮冰l·2022-12-11 18:15

Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding 阅读笔记

我的博客链接0.总览0.1文章是关于什么的？（what？）图卷积网络，属性图嵌入，自适应学习，拉布拉斯平滑0.2要解决什么问题？（why？|challenge）已经存在的GCN-based模型有三个主要缺陷：作者实验显示图卷积网络的滤波器和权重矩阵的纠缠会损害性能和鲁棒性。作者表明在这些方法中的图卷积滤波器是广义拉普拉斯平滑滤波器的特例，但它们并没有保留最佳的低通特性。现有算法的训练目标通常是回复

NYSDY·2022-11-25 09:20

论文阅读11——《Mutual Boost Network for Attributed Graph Clustering》

原文地址：论文阅读11——《MutualBoostNetworkforAttributedGraphClustering》作者：XiaoqiangYan,XiangyuYu,ShizheHu,YangdongYe发表时间：预印本论文地址：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4195979代码地址：https://github.co

小吴不会敲代码吧·2022-11-25 09:13

【图异常检测论文解读】AnomMAN: Detect Anomaly on Multi-view Attributed Networks

论文链接：AnomMAN:DetectAnomalyonMulti-viewAttributedNetworks。一、前言1.1以往图异常检测算法的问题大多数图异常检测算法仅仅考虑单种类型节点的交互活动来检测属性网络上的异常，但未能考虑多视图属性网络中的丰富交互活动。事实上，在多视图属性网络中统一考虑所有不同类型的交互并检测异常实例仍然是一项具有挑战性的任务。1.2AnomMAN模型的意义和贡献A

Guapifang·2022-08-02 16:03

论文解读（AGC）《Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution》

论文信息论文标题：AttributedGraphClusteringviaAdaptiveGraphConvolution论文作者：XiaotongZhang,HanLiu,QimaiLi,Xiao-MingWu论文来源：2019,IJCAI论文地址：download

Learner-·2022-06-30 11:00

论文解读（AGE)《Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding》

论文信息论文标题：AdaptiveGraphEncoderforAttributedGraphEmbedding论文作者：GayanK.Kulatilleke,MariusPortmann,ShekharS.Chandra论文来源：2020,KDD论文地址：downlo

Learner-·2022-05-28 22:00

CIKM 2020 Graph Prototypical Networks for Few-shot Learning on Attributed Networks 小样本图学习

文章信息1.摘要提出了一个图元学习框架-图原型网络(GPN)。通过构建一个半监督的节点分类任务池来模拟真实的测试环境，GPN能够在一个属性网络上执行元学习，并推导出一个高度一般化的模型来处理目标分类任务。大量的实验证明了GPN在少镜头节点分类方面具有优越的能力。2.introduction节点分类问题的流行方法通常遵循监督或半监督范式，这通常依赖于所有节点类[47]的足够的标记节点的可用性。尽管如

Complicated__76·2022-03-28 07:33

Drawing Attributed Strings

TheApplicationKit’sNSStringDrawingextensionsletyoudrawanattributedstringinafocusedgraphicscontext(typicallyanNSView)usinganumberofmethods:drawAtPoint:,drawInRect:,and(withOSXv10.4andlater)drawWithRect

ngugg·2021-06-26 20:06

NSAttributedString实现富文本

通过设置Attributed(特性)来改变:NSForegroundColorAttributeNameNSFontAttributeNameNSStrokeColorAttributeNameNSStrokeWidthAttributeNameNSShadowAttr

funnyS·2021-04-23 15:51

《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。同时作者提出了离散属性信息的处理方式，是本文的贡献之一。多源信息融合的表示方法主要有以下几种：一、分别建立表示模型，简单拼接作为最终表示向量；二是训练过程中建立联合优化目标函数，实现线性融合；第三种就是作者提到的共同输入深层模型进行特征提取，实现

shoulunzhui6949·2020-09-16 01:44

论文 | 属性网络嵌入 Attributed Network Embedding

论文|属性网络嵌入AttributedNetworkEmbedding前言Whythisarticle?NetworkEmbedding相关工作NetworkEmbeddingAttributedNetworkEmbedding论文方法属性网络异常定义整体方案StructureEmbeddingAttributeEmbeddingCombindEmbedding参数更新实验结果异常检测节点分类（M

小布莱克·2020-09-16 01:27

ios学习--属性字符串NSAttributeString与NSString相互转换包含图片和emoji图

12345678+(NSMutableAttributedString*)stringToAttributeString:(NSString*)text{//先把普通的字符串text转化生成Attributed

zzzzzdddddxxxxx·2020-08-18 07:17

请告别对OHAttributedLabel等第三库的依赖

在这里我先给出UILabel的attributed

认真的人最可爱·2020-08-18 06:31

使用xib给label等文字显示控件添加attributed属性

下面进入正题：首先你需要一个xib在上边添加个label之类用于显示文本的控件创建好之后，注意右边栏选中第四栏，会发现label有个text的下拉框，点击下拉框会发现，我们想要的attributed藏在这

weixin_30580341·2020-08-18 04:15

iOS富文本设置样式,插入图片,设置指定文字的点击事件

富文本:NSMutableAttributedString它与普通文本之间最大的区别是可以设置不同字段范围的字体，颜色,大小，样式等.字体大小NSMutableAttributedString*attributed

zhenhuiwan·2020-08-18 02:17

iOS：NSAttributedString

http://iphonedevelopment.blogspot.com/2011/03/attributed-strings-in-ios.html十个月以前，苹果发布了iPad和iOS3.2。

颐和园·2020-08-17 23:30

[iOS]xib中UILabel的Attributed属性介绍

[iOS]xib中UILabel的Attributed属性介绍xib中的Label，可以在属性板上选择无格式（Plain）或富文本格式（Attributed）。

枫志应明·2020-08-17 19:03

论文阅读——LANE-Label Informed Attributed Network Embedding原理即实现

带标签数据的sku嵌入方法方法名：LabelInformedAttributedNetworkEmbedding简称：LANEsku嵌入向量中应包括：user对sku的行为，sku属性，sku标签算法基本流程从用户对sku的pv序列构造网络清洗出sku属性输入模型计算嵌入LANE(network,attribute,(label),dim)sku嵌入向量评估输入seq2seq训练预测LANE细节网

泽泽馥泽泽·2020-08-06 12:13

BHO--嵌入资源管理器窗口

二．技术实现1.创建程序新建ATL程序，去除attributed选项(如果有)。2.添加方法添加简单ATL对象MyBar，勾选IobjectWithSite。.h文件中添加成员变量。

ryanbanks·2020-08-04 00:22

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

论文链接：https://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1摘要2介绍2.1挑战2.2作者提出3问题定义4方法4.1TransductiveModel:GATNE-T4.2InductiveModel:GATNE-I4

byn12345·2020-08-02 23:55

Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network GATNE笔记

KDD，2019这篇文章给人感觉比较全面、general，针对的网络叫AttributedMultiplexHEterogeneousNetwork(orAMHEN)，即考虑节点属性、考虑不同节点类型和不同边类型的网络。具体方法可以看这篇文章，是作者本人写的，挺清楚的。列一下我理解中GATNE所用到的技巧和针对的网络属性：GATNE-I的嵌入init节点属性、节点类型aggregate-basee

csdn_yi_e·2020-07-15 21:51

论文解读-Deep Anomaly Detection on Attributed Networks

原文：DingK,LiJ,BhanushaliR,etal.DeepAnomalyDetectiononAttributedNetworks[M]//Proceedingsofthe2019SIAMInternationalConferenceonDataMining.ACM,2019.摘要属性图模型已经成为当前信息基础检测的重要组成部分，尤其是在知识发现过程中，节点的属性成为是对原始网络拓扑结果

进阶白帽子·2020-07-12 17:06

TextField

图形页面实现StoryBoard拖放一个textfield，常见的属性设置如下所示：Text:Plain(普通文本)Attributed(富文本)Color:输入的文本颜色Font:输入的文本字体大小Alignment

binglan520·2020-07-11 02:46

论文解读-Multi-scale Anomaly Detection on Attributed Networks

原文：Gutiérrez-Gómez,Leonardo,BovetA,DelvenneJC.Multi-scaleAnomalyDetectiononAttributedNetworks[J].2019.摘要当前属性网络在很多领域中得到广泛应用，尤其是社交网络和金融领域，属性网络的边表示实体之间的关系，而实体则由属性网络中的不同节点属性来表示。而异常检测对于发现诸如信用卡欺诈、网络垃圾邮件和网络入

进阶白帽子·2020-06-30 02:45

Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network 论文阅读笔记

摘要部分网络嵌入（图嵌入）在真实世界中已经有了非常大规模的应用，然而现存的一些网络嵌入（图嵌入）相关的方法主要还是集中在同质网络的应用场景下，即节点和边的类型都是单一类型的情况下。但是真实世界网络中每个节点的类型都多种，每条边的类型也有多种，而且每一个节点都具有不同且繁多的属性。所以本论文提出了一种在AttributedMultiplexHeterogeneousNetwork中进行嵌入学习的统一

AI-CS研究生·2020-06-29 04:16

论文笔记：2019[IJCAI]Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution

前言此篇博客转载至https://zhuanlan.zhihu.com/p/114452245Motivation本文利用了高阶结构信息(多层GNN)来提升聚类的效果.尽管这两篇非常相似,它们也是有一些差异的:(1)本文所提出的AGC是从图信号处理谱图理论的角度来理解GNN并增强了聚类效果(2)本文所涉及的AGC可以自适应的选择高阶信息的阶数Model谱域的图卷积自适应k选择现在还剩一个问题需要解

饮冰l·2020-06-26 02:17

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