GNN图神经网络第24页

Simplifying Graph Convolutional Networks

背景对图神经网络的简化，WUF,ZHANGT,JR.AHS,etalSimplifyingGraphConvolutionalNetworks.ICML模型SGCN(SimplifyingGraphConvolutionalNetworks

Starry memory·2022-12-24 08:11

GNN全局最近邻算法匈牙利算法或 Munkres分配算法的MATLAB实现

Munkres分配算法匈牙利算法是为了求解二分图的最大匹配问题。先介绍匈牙利算法,引用百度百科的说法，匈牙利算法是一种在多项式时间内求解任务分配问题的组合优化算法，并推动了后来的原始对偶方法。美国数学家哈罗德·库恩于1955年提出该算法。此算法之所以被称作匈牙利算法，是因为算法很大一部分是基于以前匈牙利数学家DénesKőnig和JenőEgerváry的工作之上创建起来的。匈牙利方法（或Kuhn

west_gege·2022-12-23 20:08

m基于GNN图神经网络的目标匹配分析matlab仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述在一些应用领域数据可以自然而然地表示成图结构，包括蛋白质组学，图像分析，场景描述，软件工程，和自然语言处理。最简单的图结构包括单一节点和序列。但在一些应用中，信息组织在一些更为复杂的图结构中，比如树，非循环图或循环图中，数据关系开采已经成为归纳逻辑设计工作室许多研究的主题，并且近年来这项研究主题已经深化到诸多不

我爱C编程·2022-12-23 19:05

SIGIR‘22 推荐系统论文之多样性篇

AI算法札记·2022-12-23 07:59

图神经网络-学习日志1

“图-—Graph”是一种描述和分析具有交互关系的实体的通用语言。可以表示为图的数据：自然图/网络：社交网络、电子通信、金融交易、基因、蛋白质、大脑神经元图的特点：任意大小、任意复杂的拓扑结构没有网格或文本中的空间局部性通常动态并具有多模态特征演示学习：关于自动提取或学习图中特征将结点映射到d维嵌入、映射到d维向量，这样网络中的结点被嵌入到嵌入空间中我们将学习这个映射函数f|||1.Applica

小博Robert·2022-12-23 06:29

图神经网络-学习日志2

传统图表的机器学习：结点级别的预测任务链接级的预测结点是否连接图级预测对整个图进行预测假设：结点已经具有与它们相关联的某种类型的属性创建额外的功能来描述这个特定的结点是定位在网络的其余部分，以及定义了图的网络拓扑结构的额外的特征两种特征：结构特征描述结点的attributes和properties的特征传统机器学习管道：|||所以特征设计非常重要，直接影响预测的准确率。三种不同情况下的传统的特征设

小博Robert·2022-12-23 06:56

基于图数据库、图算法、图神经网络的 ID Resolution/ID Mapping 大数据分析方法与代码示例

本文首发于NebulaGraph公众号”本文是一个基于NebulaGraph上的图数据库、图算法、图神经网络的IDResolution/IDMapping方法综述，除了基本方法思想的介绍之外，我还给大家弄了可以跑的

图数据库NebulaGraph·2022-12-23 04:38

NeurIPS 2022-10大主题、50篇论文总结

2672篇主要论文，63场研讨会，7场受邀演讲，包括语言模型、脑启发研究、扩散模型、图神经网络……NeurIPS包含了世界级的AI研究见解，本文将对NeurIPS2022做一个全面的总结。

deephub·2022-12-22 21:29

Simple Yet Effective Graph Contrastive Learning for Recommendation

1.摘要 图神经网络(GNN)是一种强大的基于图的推荐系统学习方法。最近，结合对比学习的gnn在处理高度稀疏数据时，在数据增强方案的推荐方面表现出了优异的性能。

回锅肉炒肉·2022-12-22 14:48

李沐精读GNN论文摘要

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、内容摘要二、参考前言李沐精读GNN论文“AGentleIntroductiontoGraphNeuralNetworks”

喵喵不爱吃鱼·2022-12-22 12:14

Session-based Recommendation with Graph Neural Networks

Session-basedRecommendationwithGraphNeuralNetworks摘要引言领域中存在的问题：会话领域，有限行为建模问题的解决方法：基于会话的推荐方法先前方法有哪些挑战：缺陷解决挑战：SR-GNN

weixin_46125345·2022-12-22 06:01

GNN在召回中的应用：SR-GNN——Session-based Recommendation with Graph Neural

Session-basedRecommendationwithGraphNeuralWhatThisPaperisAboutEachsessiongraphisproceededsuccessivelyandthelatentvectorsforallnodesinvolvedineachgraphcanbeobtainedthroughgatedGraphNeuralNetworks.Werep

CUSX_ZhangKun·2022-12-22 06:31

SR-GNN中文翻译 Session-based Recommendation with Graph Neural Networks

樊坤志·2022-12-22 06:01

Session-based Recommendation with Graph Neural Networks ----2019AAAI

为了获得准确的项目嵌入，并考虑到项目的复杂过渡，我们提出了一种新的方法，即基于会话的图神经网络推荐(SR-GNN)，简称SR-GNN。在该方法中，会话序列被建模为图形化数据。在会话图的基

农场主·2022-12-22 06:58

论文研读：SuperGlue vs. LoFTR

在提取出特征点后，我们通过图神经网络生成匹配代价矩阵，并求解最优匹配矩阵，以获得全局最优的匹配结果。图神经网络简介在讨论GNN之前，让我们先了解一下什么是图(Graph)。

怎么有情绪啦·2022-12-22 03:44

【图机器学习】图神经网络入门（一）谱图理论

目录1前言2定义3从运动的角度理解特征值和特征向量4谱图理论4.1拉普拉斯矩阵4.2拉普拉斯矩阵的性质4.3谱分解5参考文献1前言作为图神经网络的学习基础，谱图理论在图神经网络的基础学习中显得尤为重要

一穷二白到年薪百万·2022-12-21 18:06

图神经网络中的谱图理论基础

一、图的拉普拉斯矩阵拉普拉斯算子拉普拉斯算子（LaplaceOperator）是为欧几里德空间中的一个二阶微分算子，定义为梯度的散度，可以写作Δ,∇2,∇⋅∇\Delta,\nabla^{2},\nabla\cdot\nablaΔ,∇2,∇⋅∇这几种形式。如果函数fff是二阶可微的实函数，则fff的拉普拉斯算子可以写作：Δf=∇2f=∇⋅∇f\Deltaf=\nabla^{2}f=\nabla\c

酷酷的群·2022-12-21 18:33

图傅立叶变换的理解及例子

目录前言GFT流程GFT例子前言本文是图神经网络系列的一部分内容，主要对图傅立叶变换(GraphFourierTransform,GFT)进行讲解，用公式梳理了GFT的流程并举一个例子便于理解。

November丶Chopin·2022-12-21 18:02

NeurIPS 2022｜探明图对比学习的“游戏规则”：谱图理论视角

©作者|刘念,王啸单位|北邮GAMMALab研究方向|图神经网络论文标题：RevisitingGraphContrastiveLearningfromthePerspectiveofGraphSpectrum

PaperWeekly·2022-12-21 17:03

图神经网络框架DGL使用记录

最近跟着导师学图神经网络，开始看论文搭模型跑代码，用的DGL框架，一开始不熟悉这个框架被坑的有点惨，特此记录一下使用情况，避免其他学习的同学踩坑。

Guapifang·2022-12-21 13:22

创建图神经网络的Pycharm项目

前面安装了anaconda，在anaconda创建虚拟环境PyG，并在PyG中安装了pytorch和pytorch的图几何计算的包，今天在Pycharm中创建一个项目，解释器就用前面PyG中的解释器。1创建项目打开PyCharm，点击file->newproject，弹出如下对话框这里需要注意，解释器不要去新建，因为之前我们已经在anaconda中创建一个虚拟环境，去选择那个解释器就可以了。点击A

·2022-12-21 10:50

Meta-Learning Based Knowledge Extrapolation for Knowledge Graphs in theFederated Setting

基于采样任务，我们元训练了一个图神经网络框架，该框架可以基于结构信息和输出嵌入为不可见组件构建特征。实验结

小蜗子·2022-12-21 04:36

图神经网络12-分子指纹GCN：Neural FPs

1NeuralFPs论文简介论文：ConvolutionalNetworksonGraphsforLearningMolecularFingerprints图卷积网络用于学习分子指纹链接：http://arxiv.org/pdf/1509.09292.pdf作者：DavidDuvenaud†,DougalMaclaurin†,JorgeAguilera-Iparraguirre(哈佛大学)来源：N

致Great·2022-12-21 03:30

GNN-图卷积模型-2017：GraphSAGE【消息传递（前向传播）：聚合+更新】【聚合函数：lstm/pool】【训练更新函数参数】【不全图卷积，每次采样一批节点来卷积训练】【归纳式】【同质图】

一、概述1、摘要核心1.本文提出了一种归纳式学习模型，可以得到新点/新图的表征。2.GraphSAGE模型通过学习一组函数来得到点的表征。3.采样并汇聚点的邻居特征与节点的特征拼接得到点的特征。4.GraphSAGE算法在直推式和归纳式学习均达到最优效果。5.缺点：邻域大小不可变2、GraphSAGE(SAmpleandaggreGatE)意义1.图卷积神经网络最常用的几个模型之一（GCN，GAT

u013250861·2022-12-21 00:21

GNN手写字体识别java_深度之眼Paper带读笔记GNN.09.GGNN

文章标题：GatedGraphSequenceNeuralNetworks门控序列图神经网络(GGNN)作者：YujiaLi∗&RichardZemel单位：DepartmentofComputerScience

Mn孟·2022-12-21 00:21

【GNN】Graph embedding

OrignalinWechatarticle.WhydoweneedgraphembeddingMachinelearningalgorithmsaretunedforcontinuousdata,hencewhyembeddingisalwaystoacontinuousvectorspace.WhatisgraphembeddingDefinitionGraphembeddingisanapp

稷殿下·2022-12-21 00:51

2021-06-16 Datawhale GNN组队学习--Task01

@[DatawhaleGNN组队学习——Task02]推荐系统中的图结构数据推荐系统中的涉及到的对象（user、item、feature等）大多数显式或隐式连接，构成天然的图并互相影响。基于图的推荐系统（GLRS）考虑到对象间的复杂关系，不仅可以丰富对象表示，还可以借助图推理提升推荐系统的可解释性。如何考虑不同的图结构的信息，为推荐系统带来了不同的挑战：树状图（item层次图）：item间具有层次

lingwenzhenjun·2022-12-21 00:50

GNN Algorithms(2): GCN, Graph Convolutional Network

目录GCNAlgorithmBackground传统卷积公式：在graph上不行定义GraphFourier传统Fouriertransformation传统InverseFouriertransformation拉普拉斯算子laplacianoperatorGraphFourierInverseGraphFourierGraphConvolution图卷积核GraphConvolutionker

天狼啸月1990·2022-12-21 00:50

GNN Algorithms (1): DeepWalk

目录DeepWalkConceptRandomWalkword2vec~CBOWmodelword2vec~skip-grammodelskip-gramstepslossfunctionBPoptimizingComputationalEfficiencyConclusionProblem&SolutionThinkingDeepWalkAlgorithmsstepsconclusionThin

天狼啸月1990·2022-12-21 00:20

图神经网络推荐方向--论文代码读记

前言这篇作为自己读论文代码过程中一些简单的代码备忘读记吧，方便查阅。一、torch.cat()、torch.stack()拼接张量：torch.cat()、torch.stack()torch.cat(inputs,dimension=0)→Tensor在给定维度上对输入的张量序列seq进行连接操作举个例子：>>>``import``torch``>>>x``=``torch.randn(``2`

一个追逐自我的程序员·2022-12-20 14:21

FeSoG论文笔记

1动机冷启动问题：融合社交信息；图神经网络：从用户-项目交互中学习到编码信息；联邦学习：隐私保护面临的问题及解决思路：异构性：用户-项目交互的评分信息+社交网络（用户-用户之间的关系），FeSoG利用关系注意力机制和信息聚合来处理异构性

HenrySmale·2022-12-20 14:48

基于图神经网络的对抗攻击 Nettack: Adversarial Attacks on Neural Networks for Graph Data

研究意义随着GNN的应用越来越广，在安全非常重要的应用中应用GNN，存在漏洞可能是非常严重的。

苏打呀·2022-12-20 14:46

论文阅读：ICLR 2020 图神经网络论文

论文阅读：ICLR2020图神经网络论文目录论文阅读：ICLR2020图神经网络论文1.ContrastiveLearningofStructuredWorldModels1.1问题场景1.2挑战1.3

南有芙蕖·2022-12-20 14:15

论文阅读：基于图神经网络的分类法自动更新模型

在我们的模型中，目标是训练一个图神经网络模型，该模型可以有效地将新添加术语与现有术语之间的边分类为三种类型：真正的下位词-上位词关系、转导下位词-上位词关系和

小粥铺·2022-12-20 14:05

2019 NeurIPS | Graph Transformer Networks

1911.06455Code:https://github.com/seongjunyun/Graph_Transformer_Networks2019NeurIPS|图transformer网络问题大部分GNN

发呆的比目鱼·2022-12-20 10:13

GTN-Graph Transformer Network 图变换网络 NeurIPS2019

来源：NeurIPS2019论文链接代码链接摘要图神经网络（GNNs）在图表示学习中得到了广泛的应用，实现了节点分类和连接预测等任务的最佳性能。

BUAA～冬之恋·2022-12-20 10:42

GNN-图卷积模型-2019：GTN【Graph Transformer Networks】【异质图】

摘要：图神经网络在图的表示学习中得到了广泛的应用，在节点分类和链路预测等任务中取得了很高的性能。然而，大多数现有GNNs的设计目的是学习固定和齐次图上的节点表示。

u013250861·2022-12-20 10:12

【论文阅读】Graph Transformer Networks

Cziun·2022-12-20 10:36

GTNs论文笔记（一）

在GTNs前，GNN已经得到了广泛的应用，诸如图分类，连接预测，节点分类等。在网上看到的资料说，连接预测可以用作兴趣推送。GNN已经被证明在社交网络，引文网络，推荐系统等十分高效。

学习使我爆炸升天螺旋快乐·2022-12-20 10:35

【图神经网络论文整理】（七）—— Graph Transformer Networks：GTNs

作者信息：SeongjunYun,MinbyulJeong,RaehyunKim,JaewooKang,HyunwooJ.Kim论文来源：NeuralInformationProcessingSystems(NeurIPS),2019论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.06455本文介绍的论文是《GraphTransformerNetworks》。该篇文章作者提出了一个

Bi 8 Bo·2022-12-20 10:34

DataFun:图学习论坛

GNN的基础前沿和应用图计算在翼支付风控的应用超图计算DGL：回顾过去，展望未来基于多源异构图计算的商务智能研究图算法在电商风控系统中的实践留言3000w，商品2000w，用户1000w

uncle_ll·2022-12-20 02:09

【一起入门NLP】中科院自然语言处理期末考试总复习：考前押题+考后题目回忆

预训练语言模型设计题实验复习2021秋季胡玥自然语言处理期末考试题填空题简答题综合题题型填空题1分x20个简答题7分x6个综合题38分计算题：维特比算法设计题第三章：深度学习基础‍：“第一章和第二章不考，第三章不考GNN

vector<>·2022-12-19 20:04

国科大.高级人工智能.2022期末考试真题回忆版

图神经网络因果中的条件独立性判断GANtanh的曲线哪一个是时序差分？

乔卿·2022-12-19 16:07

从零开始学习图神经网络 - Data类和Datasets的基本使用

Data类——PyG中图的表示及其使用torch_geometric.data.DataPyG-01数据预处理-torch_geometric.data.Data#Data类的构造函数classData(object):def__init__(self,x=None,edge_index=None,edge_attr=None,y=None,**kwargs):pass从上面代码可以看到:x(Te

兀坐晴窗独饮茶·2022-12-19 13:24

图神经网络 |BiGCN：双向低通滤波图神经网络

论文标题BiGCN:ABi-directionalLow-PassFilteringGraphNeuralNetwork作者团队ZhixianChen,TengfeiMa,ZhihuaJin,YangqiuSong,YangWang发表时间2021/01/14机构香港科技大学论文链接https://arxiv.org/pdf/2101.05519.pdf本文来自智源社区【推荐理由】本文出自香港科技

机器学习算法那些事·2022-12-19 10:25

Notes: Survey on GNN Acceleration

文章目录1Graph-levelOptimizationGraphSamplingGraphSparsificationGraphPartition2Model-levelOptimizationsGNNSimplificationGNNCompressionSurveyonGraphNeuralNetworkAcceleration:AnAlgorithmicPerspectiveXinLiu,

Mochayz·2022-12-19 10:55

2020[NIPS] Graph Contrastive Learning with Augmentations 用于图数据增强的图对比学习

图对比学习中数据增强扮演的角色有效图扩充的类型、范围和模式ComparsionConclusionBroaderImpactAbstract对图结构化数据的通用性，可迁移性和鲁棒性表示的学习任务仍然是当前图神经网络

YoHu人家·2022-12-19 00:48

Knowledge Graph Contrastive Learning for Recommendation（论文笔记）

采用类GAT的GNN方式。1.2SemanticRepresenta

二流子学程序·2022-12-19 00:18

图表示学习

文章目录1.导言1.1为什么要研究图（graph）1.2针对图结构的机器学习任务1.3特征表示的难点1.4特征表示的解决思路1.5线性化思路1.6图神经网络1.7讨论：何谓Embedding1.8总结2

几窗花鸢·2022-12-18 21:34

论文阅读 - Social Bot-Aware Graph Neural Network for Early Rumor Detection - CCF B

目录摘要：1绪论2问题定义3SBAG模型3.1社交机器人检测3.2机器人感知图神经网络3.2.1基于GCN的用户发布3.2.2基于GAT的用户交互3.2.3文本编码器3.2.4输出层3.3训练4实验4.1

无脑敲代码，bug漫天飞·2022-12-18 12:34

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