CS224W图神经网络第17页

PKU-DAIR实验室：首篇基于图神经网络的推荐系统综述，211篇参考文献

©作者|PKU-DAIR单位|北京大学研究方向|大规模图学习ACMComputingSurveys(CSUR)中文全称为美国计算机学会计算概观，是计算机学科最具影响力的期刊之一。作为计算机科学、理论和方法的综述类顶刊，其2020影响因子10.282，该期刊主要发表计算机科学领域较有代表性的综述论文。PKU-DAIR实验室研究成果GraphNeuralNetworksinRecommenderSys

PaperWeekly·2022-12-31 18:10

【OpenI开源项目推荐-GammaGL】支持国内外主流深度学习框架的图神经网络算法库

OpenI启智社区·2022-12-31 09:13

SIGIR 2021 | PCF-GNN：基于预训练图神经网络的显式交叉语义建模方案

欢迎关注：阿里妈妈技术公众号本文作者：言乐阿里妈妈技术团队ExplicitSemanticCrossFeatureLearningviaPre-trainedGraphNeuralNetworksforCTRPrediction.SIGIR2021论文下载：https://arxiv.org/pdf/2105.07752.pdf▐1.背景在CTR预估场景中，建模特征之间的交互关系是提升模型预估能力

阿里妈妈技术·2022-12-31 09:09

图神经网络-学习日志3

节点嵌入传统方法（学习日志2）：主要工作花在了特征工程上，描述图神经网络的结构——》表示学习：自动区分特征目标：通过对图的机器学习，进行有效且独立的特征学习特征表示：将图中一个节点表示为d大小的向量/嵌入节点之间嵌入程度的相似性

小博Robert·2022-12-31 09:57

神经网络能用来干什么_「十项全能」图神经网络能干嘛?

前几天在群里划水,有人在问图神经网络能应用于NLP/CV吗?

weixin_39638014·2022-12-31 09:55

图神经网络在生化医疗方面的相关应用

图神经网络之所以得到如此广泛的关注，得益于它的应用场景丰富。本文就来分享一下图神经网络在生化医疗方面的相关应用。以下内容节选自《图神经网络：基础与前沿》一书！

博文视点·2022-12-31 08:52

PyG搭建图神经网络实现多变量输入多变量输出时间序列预测

目录I.前言II.图的建立III.数据集构建IV.模型搭建(1)V.模型搭建(2)VI.模型训练/测试I.前言前面已经写过不少时间序列预测的文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell搭建多层LSTM实现时间序列预测PyTorch搭建LSTM实现多变量时间序列预测（

Cyril_KI·2022-12-31 07:56

【论文阅读】Multiplex Graph Neural Network for Extractive Text Summarization

【论文阅读】MultiplexGraphNeuralNetworkforExtractiveTextSummarization用于提取文本总结的多路复用图神经网络Proceedingsofthe2021ConferenceonEmpiricalMethodsinNaturalLanguageProcessing

BUFANG_XF·2022-12-30 21:58

去中心化的联邦图神经网络

已有方法已有一些关于中心化联邦图神经网络的研究，中心服务器协调各个参与者从图结构数据中训练的GNN模型。存在问题中心服务器需要进行

Xidian小韩同学·2022-12-30 20:05

【历年IJCAI论文下载（含IJCAI2022）】图神经网络(GNN)(多行为推荐、多模态食谱表示学习、同质图表示学习)

编辑:ShuYini校稿:ShuYini时间:2022-09-25引言今天给大家继续肝三篇来自IJCAI2022的图神经网络（GNN）文章：无数据对抗整理图神经网络(DFAD-GNN)、垂直联合图神经网络

AINLPer·2022-12-30 20:05

阅读笔记：FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

FedGNN:FederatedGraphNeuralNetworkforPrivacy-PreservingRecommendationICML’21|隐私保护下的图神经网络推荐系统(qq.com).

缄默的天空之城·2022-12-30 20:35

论文笔记：ICML‘21 FedGNN: Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Recommendation

目录一、论文背景二、目前存在的问题和解决方案1、问题一和解决方案问题：解决方案不足之处2、问题二和解决方案问题解决方案不足之处3、问题三和解决方案问题解决方案三、相关工作1、联邦学习相关论文2、图神经网络相关论文四

探索计算机知识的边缘·2022-12-30 20:04

时空数据建模的跨节点联邦图神经网络：KDD21 Cross-Node Federated Graph Neural Network for Spatio-Temporal Data Modeling

基于此，本文提了一个基于图联邦学习的时空数据模型Cross-NodeFederatedGraphNeuralNetwork(CNFGNN)，该模型在跨节点联邦学习的约束下，使用基于图神经网络（GNN）的架构对底层图结

no one847·2022-12-30 20:04

隐语小课丨「论文研究」隐私保护纵向联邦图神经网络

在7月份举办的IJCAI-ECAI2022（第31届国际人工智能联合会议与第25届欧洲人工智能会议）上，蚂蚁集团参与撰写的论文《针对Node分类任务的隐私保护纵向联邦图神经网络》被收录。

隐语SecretFlow·2022-12-30 20:03

【论文导读】-Vertically Federated Graph Neural Network for Privacy-Preserving Node Classification纵向联邦图神经网络

文章目录论文信息摘要主要贡献verticallyfederatedGNN(VFGNN)执行过程1.生成初始节点嵌入2.生成局部节点嵌入3.生成全局节点嵌入4.采用DP增强隐私论文信息原文地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2022/0272.pdf摘要GraphNeuralNetwork(GNN)hasachievedremarkableprogressesi

1 + 1=王·2022-12-30 20:31

图神经网络-图嵌入(深度学习方法)

这篇笔记主要是讲深度学习方法的图嵌入,为了更加具体,主要以Decima的图嵌入部分为讲述内容。Decima图嵌入回顾：1.节点级别嵌入(Per-nodeembeddings)\text{(Per-nodeembeddings)}(Per-nodeembeddings):evi=g[∑u∈ξ(v)f(eui)]+Xvie_v^i=g\Big[\sum_{u\in\xi(v)}f(e_u^i)\Big

fanqiliang630·2022-12-30 14:03

论文阅读 DeepGCNs: Can GCNs Go as Deep as CNNs?

赫凯·2022-12-30 09:56

图神经网络16-DGL实战：构建图神经网络（GNN）模块

1DGLNN模块的构造函数构造函数完成以下几个任务：设置选项。注册可学习的参数或者子模块。初始化参数。importtorch.nnasnnfromdgl.utilsimportexpand_as_pairclassSAGEConv(nn.Module):def__init__(self,in_feats,out_feats,aggregator_type,bias=True,norm=None,a

致Great·2022-12-30 08:38

图神经网络基础--基于图神经网络的图表征学习方法

图神经网络基础–基于图神经网络的图表征学习方法引言在此篇文章中我们将学习基于图神经网络的图表征学习方法，图表征学习要求根据节点属性、边和边的属性（如果有的话）生成一个向量作为图的表征，基于图表征我们可以做图的预测

发呆的比目鱼·2022-12-30 08:37

GNN 系列：图神经网络的“开山之作”GCN模型

【导读】这是我们介绍图神经网络的第一篇文章，取自Kipfetal.2017，文章中提出的模型叫GraphConvolutionalNetwork(GCN)，个人认为可以看作是图神经网络的“开山之作”，因为

weixin_38753768·2022-12-30 08:36

GRAPH ATTENTION NETWORKS图注意力网络（深入浅出图神经网络）

GRAPHATTENTIONNETWORKS图注意力网络(GAT)ICLR2018,GraphAttentionNetwork论文详解图注意力机制神经网络基本原理和代码解读

ysh9888·2022-12-30 08:06

图神经网络有哪些用途和应用?

近几年来，图神经网络可以说是处于的风口的一项新兴技术，相信大家或多或少对图神经网络都有所了解。今天本文主要来和大家讲讲图神经网络的强大能力，为大家具体分析一下它的用途和应用。

程序媛珂珂·2022-12-30 08:34

我想让你成为香饽饽，图神经网络从入门到实战！

基于此，图神经网络应运而生。它的核心在于重新定义及设计了用于处理图数据的神经网络结构。2020年起，图神经网络

实验楼v·2022-12-30 08:34

【图神经网络实战】深入浅出地学习图神经网络GNN（下）

文章目录一、GraphAttentionNetwork1.1图注意力机制作用与方法1.2Attention计算1.3GraphAttention做了什么二、序列图神经网络TGCN2.1序列图神经网络TGCN

WSKH0929·2022-12-30 08:33

利用图神经网络进行社交机器人检测

目录目标：数据：结构：数据和代码：社区发现：目标：理解并掌握方法数据：外网数据源，github上可下载已处理过的数据结构：lDidegah(2018年)数据集，包含各种属性，包括替代指标和推文标识、作者姓名、作者标识、关注者数量以及指示用户是机器人还是人类的相关标签。这个数据集包含总共4540个带注释的用户，其中269个是已识别的机器人，包括混合用户。由于带注释的数据集不包含ATSN的推文网络相关

囇殇·2022-12-29 22:09

DeepMind研究者将范畴论、抽象代数组合，发现GNN与DP之间的联系

©作者|机器之心编辑部来源|机器之心图神经网络(GNN)与动态规划(DP)之间的关系应该如何描述？

PaperWeekly·2022-12-29 19:39

DeepMind | 70分钟了解图神经网络，图注意力网络一作带来最「自然」的GNN讲解

机器学习算法那些事·2022-12-29 19:37

顶会快讯 | 两篇多图神经网络学习跨域表示文章推荐

导读：本期论文分享两篇多图神经网络学习跨域表示的文章，一篇是图节点分类任务，另一篇是推荐任务的。

weixin_45519842·2022-12-29 13:37

图神经网络+对比学习，下一步去哪？

机构｜中国人民大学高瓴人工智能学院研究方向｜图机器学习与推荐系统本文介绍的是图对比学习的研究趋势。文章也同步发布在AIBox知乎专栏（知乎搜索AIBox专栏），欢迎大家在知乎专栏的文章下方评论留言，交流探讨！转载本文请注明来源RUCAIBox。1.引言随着对比学习（ContrastiveLearning）在CV、NLP等领域大放异彩，其研究热度近年来也逐步走高。在图学习领域，由于图（Graph）数

处女座程序员的朋友·2022-12-29 13:03

AF-GCL：不需要增强的图对比学习

©作者|GeorgeM学校|北京大学研究方向|图神经网络论文标题：Augmentation-FreeGraphContrastiveLearning论文链接：https://arxiv.org/abs/

PaperWeekly·2022-12-29 13:28

图对比学习的应用（NCL，SimGRACE，ClusterSCL）

博主以往已经整理过图神经网络用于推荐系统，整理过对比学习用于推荐系统。

上杉翔二·2022-12-29 13:57

论文笔记：WWW 2020 Heterogeneous Graph Transformer

1.前言论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.01332github：https://github.com/acbull/pyHGT近年来，图神经网络(GNNs)在结构化数据建模方面取得了巨大的成功

饮冰l·2022-12-29 13:08

湖大2022秋数据挖掘期末作业

注意一下：要求用图神经网络，但是我没写过图神经网络，用的是普通的神经网络，所有的层都是全连接层。

圆大侠·2022-12-29 13:35

Position-aware 图神经网络

结点嵌入的三种方法：图神经网络方法矩阵分解方法随机游走方法下面讲讲图神经网络的方法：在图神经网络框架里，结点嵌入式通过一系列非线性图卷积、池化等操作实现。

欧阳AI锋·2022-12-28 23:59

论文笔记--Position-aware Graph Neural Networks

现存的GNN都无法获取点的位置信息，不能很好的处理同构的点，作者提出一种用于计算位置感知节点嵌入的新型图形神经网络P-GNN（位置感知图神经网络），用于解决这个问题。

chenxino·2022-12-28 23:28

Datawhale 图神经网络 Task01简单图论与环境配置与PyG库

1.简单图论用neo4j生成了一张图用以简单的了解图以及其背后的知识。首先，这张图有两种元素构成，节点和边，对应的就是实体和关系。然后节点油分为两类，一类是人，另一类是电影。图其实就是把语言以图的形式表现出来，重点是强调各个个体之间的关系，在这个万物互联的时代，图显得更加贴切实际了。自然而然的想到，图会包含节点属性，边属性，行走连同等等方面的特点，这都是为了充分考虑图的特性。当我们把自然语言或者实

Andrew_zjc·2022-12-28 17:09

GNN基础知识点（斯坦福大学CS224W）

N指节点或定点E指链接或边界、边缘G(N,E)指的是系统|N|=4指的是节点的个数|E|指的是链接的个数

爱吹口哨的夜莺·2022-12-28 12:53

图神经网络（GNN）基础

提示：用作学习笔记，顺便分享，侵删文章目录前言一、图的基本概念1.图的表示2.图的实例3.图的应用4.使用图面临的挑战二、图神经网络基础（GNN）1.最简单的GNN2.pooling操作（汇集操作）3.

leener-Y·2022-12-28 12:49

实体对齐（二）：BERT-INT

为了同时利用图结构和额外信息(如名称、描述和属性)，大多数工作通过图神经网络链接实体来传播额外信息，尤其是名称。然而，由于不同知识图谱的异构性，对齐精度将受到聚合不同邻居的影响。

J_Xiong0117·2022-12-28 10:46

图神经网络（五）：GAT

文章目录一.摘要二.背景介绍三.GAT四.总结五.附录一.摘要我们提出了图注意网络（GAT），一种在图结构数据上运行的新型神经网络架构，利用掩蔽的自我注意层来解决基于图形卷积或其近似的先前方法的缺点。通过堆叠节点能够参与其邻域特征的层，我们能够（隐式）为邻域中的不同节点指定不同的权重，而不需要任何类型的昂贵的矩阵运算（例如求逆）或依赖于对图的了解结构前期。通过这种方式，我们同时解决了基于谱的图神经

J_Xiong0117·2022-12-28 10:45

论文笔记-HyVulDect: A hybrid semantic vulnerability mining system based on graph neural network

2提出方法提出了一个基于混合语义的图神经网络漏洞挖掘系统HyVulDect。该系统构建了一个复合语义的代码属性图来表示代码，使用门控图神经网络提取深层语义信息。

阿航的博客·2022-12-27 23:25

PGL图学习之项目实践(UniMP算法实现论文节点分类、新冠疫苗项目)[系列九]

图神经网络将神经网络运用至图结构中，可以被描述成消息传递的范式。百度开发了PGL2.2，基于底层深度学习框架paddle，给用户暴露了编程接口来实现图网络。与此同

AI Studio·2022-12-27 17:20

跟李沐学AI：A Gentle Introduction to Graph Neural Networks（图神经网络GNN）

跟李沐学AI：AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks1.Intro2.Whatagraphis2.1图表示的例子2.2图中三个层面的问题2.2.1graph-level2.2.2Node-level2.2.3Edge-level2.3在图上使用机器学习的挑战3.GraphNeuralNetworks3.1一个简单的例子3.2信息传递3.3学习边的表示3.4

cosθ·2022-12-27 13:44

学习笔记 | ICML 2022 用虚拟节点促进图结构学习

proceedings.mlr.press/v162/liu22d.html代码地址：https://github.com/HKUST-KnowComp/DummyNode4GraphLearning关键词：图结构学习、虚拟节点、图神经网络随着图核和

叶庭云·2022-12-27 10:36

图神经网络（二十六）Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networ

本文收录于KDD2019，作者来自国立台湾大学。图卷积网络已经成功地应用于许多基于图数据的应用，然而，但对于大型GCN来说其训练仍然具有挑战性，目前基于SGD的算法要么面临着随GCN层数呈指数增长的高昂计算成本，要么面临着保存整个图形和每个节点的embedding到内存的巨大空间需求。本文作者提出了基于图聚类优化的图卷积神经网络（Cluster-GCN），使得图卷积神经网络计算效率能在时间空间收敛

码匀·2022-12-26 11:19

GNN学习笔记（六）：Cluster-GCN：一种用于训练深度和大型图卷积网络的高效算法

引言普通的基于SGD的图神经网络的训练方法，存在着以下问题：问题1：计算成本较大问题。随着图神经网络层数增加，计算成本呈指数增长。问题2：内存消耗巨大问题。

唠叨小主·2022-12-26 11:15

【图神经网络】Cluster-GCN练习

声明：仅学习使用~目录一、Cluster-GCN练习1.1遇到特别大的图该怎么办？1.2Cluster-GCN方法1.3torch_geometric中的调用方法1.4构建GCN，训练二、code整合一、Cluster-GCN练习1.1遇到特别大的图该怎么办？遇到特别大的图该怎么办？图中点和边的个数都非常大的时候会遇到什么问题呢？当层数较多时，计算量特别大，我们可能还可以忍，但是显存不够…还忍得了

追光者♂·2022-12-26 11:14

异构图神经网络（4）Graph Transformer Networks

GraphTransformerNetworks这篇文章发表于NIPS2019。Motivation最近关于异构图嵌入学习的方法都是设计meta-path，基于meta-path将异构图划分成多个同构图，然后再用传统的GNN处理同构图。这种two-stage的方法要求对于每个问题手动设计meta-paths，后续分析的准确性会因不同的meta-paths而受到影响。所以作者为了防止手动选择meta

文件夹66·2022-12-26 00:46

图神经网络的解释性综述！

图神经网络的可解释性是目前比较值得探索的方向，今天解读的2021最新综述，其针对近期提出的GNN解释技术进行了系统的总结和分析，归纳对比了该问题的解决思路。

机器学习算法那些事·2022-12-25 21:21

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