Graphs

论文阅读 TEMPORAL GRAPH NETWORKS FOR DEEP LEARNING ON DYNAMIC GRAPHS

14TEMPORALGRAPHNETWORKSFORDEEPLEARNINGONDYNAMICGRAPHSlink:https://scholar.google.com.hk/scholar_url?url=https://arxiv.org/pdf/2006.10637.pdf
落悠·2022-07-17 21:00

论文阅读 Inductive Representation Learning on Temporal Graphs

12InductiveRepresentationLearningonTemporalGraphslink:https://arxiv.org/abs/2002.07962本文提出了时间图注意(TGAT)层，以有效地聚合时间-拓扑邻域特征，并学习时间-特征之间的相互作用。对于TGAT
落悠·2022-07-11 02:00

论文解读（ValidUtil）《Rethinking the Setting of Semi-supervised Learning on Graphs》

论文信息论文标题：RethinkingtheSettingofSemi-supervisedLearningonGraphs论文作者：ZiangLi,MingDing,WeikaiLi,ZihanWang,ZiyuZeng,YukuoCen,JieTang论
Learner-·2022-07-07 17:00

论文阅读笔记——representation learning on graphs：methods and application

HamiltonWL,YingR,LeskovecJ.Representationlearningongraphs:Methodsandapplications[J].arXivpreprintarXiv:1709.05584,2017.文章目录1.Introduction2.Embeddingnodes2.1方法概述：encoder-decoderperspective2.2浅层嵌入方法Shal
BoomSnowing·2022-07-06 07:00

Deep Learning on Graphs: A Survey论文笔记

DeepLearningonGraphs:ASurvey问题术语表示词汇说明摘要信息文章框架主要内容读出操作什么是读出操作(readoutoperation)读出操作要求的顺序不变性(OrderInvariance)读出操作的方法总结GCNs改进和讨论注意力机制残差和跳跃连接边缘特征离散边缘特征采样方法问题的引入抽样方法InductiveSetting什么是inductivesetting？可以研
不知道叫啥好一点·2022-07-06 07:58

KPRN - Explainable Reasoning over Knowledge Graphs for Recommendation 知识图谱上的可解释推理用于推荐

ExplainableReasoningoverKnowledgeGraphsforRecommendation-HeXiangnan目录1.摘要Abstract2.介绍Introduction3.知识感知的路径循环网络4.实验部分5.相关工作6.总结1.摘要Abstract通过研究知识图谱中的连接，可以将用户项目之间的连接作为路径这种连接不仅揭示了实体和关系的语义，还有助于理解用户的兴趣在本文中
枫色幻想·2022-07-02 07:29

论文解读（MGAE）《MGAE: Masked Autoencoders for Self-Supervised Learning on Graphs》

论文信息论文标题：MGAE:MaskedAutoencodersforSelf-SupervisedLearningonGraphs论文作者：QiaoyuTan,NinghaoLiu,XiaoHuang,RuiChen,Soo-HyunChoi,XiaHu论文来
Learner-·2022-06-18 10:00

论文解读(GraphSMOTE)《GraphSMOTE: Imbalanced Node Classification on Graphs with Graph Neural Networks》

论文信息论文标题：GraphSMOTE:ImbalancedNodeClassificationonGraphswithGraphNeuralNetworks论文作者：TianxiangZhao,XiangZhang,SuhangWang论文来源：2021,WSDM论
Learner-·2022-06-02 17:00

论文阅读 DyREP:Learning Representations Over Dynamic Graphs

5DyREP:LearningRepresentationsOverDynamicGraphslink:https://scholar.google.com/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10099025&hl=zh-
落悠·2022-05-17 16:00

image generation from scene graphs 论文+code复现总结

imagegenerationfromscenegraphs论文+code复现总结abstraction传统方法在一些限制好的领域像鸟或花，这些方法都还不错，但是在如实地分解复杂的段落为多个对象和关系上都很失败。他们提出了一个方法，从场景图生成图像，明确地推理对象和他们的关系用图卷积网络处理输入图像，计算一个场景布局通过预测边界框和对象分割遮罩，通过级联优化网络（一对鉴别器）将布局转化为网络int
jie_1024·2022-05-13 07:39

论文解读（ClusterSCL）《ClusterSCL: Cluster-Aware Supervised Contrastive Learning on Graphs》

论文信息论文标题：ClusterSCL:Cluster-AwareSupervisedContrastiveLearningonGraphs论文作者：YanlingWang,JingZhang,HaoyangLi,YuxiaoDong,HongzhiYin,Cuip
Learner-·2022-05-12 20:00

QCustomPlot基础教程（十三）——Qt中QCustomPlot清除已绘制的曲线方法总结（全面汇总）

removePlottable()6、方法五——removeAt()7、注意事项（★）1、前言2、方法一——clearGraphs()intQCustomPlot::clearGraphs()从plot中删除所有graphs
wendy_ya·2022-05-08 07:28

论文阅读GraphSAGE《Inductive Representation Learning on Large Graphs》

目录研究背景算法模型采样邻居顶点生成向量的伪代码聚合函数的选取参数的学习实验结果GraphSAGE的核心：改进方向：其他补充学习知识归纳式与直推式为什么GCN是transductive，为啥要把所有节点放在一起训练？研究背景GCN是一种在图中结合拓扑结构和顶点属性信息学习顶点的embedding表示的方法。然而GCN要求在一个确定的图中去学习顶点的embedding，无法直接泛化到在训练过程没有出
GeekCoderBrick·2022-05-04 16:19

论文阅读 DynGEM: Deep Embedding Method for Dynamic Graphs

2DynGEM:DeepEmbeddingMethodforDynamicGraphslink:https://arxiv.org/abs/1805.11273v1Abstract首先这个嵌入是基于deepautoencoder的该论文提出了三个主要优势：（1）随着时间的推
落悠·2022-04-15 19:00

论文解读（BGRL）《Bootstrapped Representation Learning on Graphs》

论文信息论文标题：BootstrappedRepresentationLearningonGraphs论文作者：ShantanuThakoor,CorentinTallec,MohammadGheshlaghiAzar,RémiMunos,PetarVeličković
Learner-·2022-04-14 16:00

论文解读（AutoSSL）《Automated Self-Supervised Learning for Graphs》

论文信息论文标题：AutomatedSelf-SupervisedLearningforGraphs论文作者：WeiJin,XiaoruiLiu,XiangyuZhao,YaoMa,NeilShah,JiliangTang论文来源：2022,ICLR论文地址：dow
Learner-·2022-04-13 17:00

【译】Deep Learning with Knowledge Graphs

上周，我在ConnectedDataLondon上就Octavian开发的方法发表了演讲，使用神经网络在知识图上执行任务。这是来自ConnectedDataLondon的演讲录音：在这篇文章中，我将总结那篇演讲（包括大部分幻灯片）并提供对我们影响最大的论文的链接。要了解有关构建下一代数据库查询引擎的新方法的更多信息，请参阅我们最近的文章。什么是图表？两个功能相同的图形模型我们正在使用属性图或属性图
Omni-Space·2022-04-08 08:30

CSC111 More with Graphs

CSC111Tutorial8:MorewithGraphsInlecturethisweek,wecontinuedourstudyofgraphsbylookingatcyclesandtrees.Inthistutorial,you’llgetsomemorepracticeworkingwithgraphs,bothbydoingsomemoreproofsongraphsandwriti
·2022-04-04 10:24

论文解读（MVGRL）Contrastive Multi-View Representation Learning on Graphs

PaperInformation论文标题：ContrastiveMulti-ViewRepresentationLearningonGraphs论文作者：KavehHassani、AmirHoseinKhasahmadi论文来源：2020,ICML论文地址：download论文代码：downloadAbstract介绍了一种自监督的方法，通过对比图的结构视图来学习节点和图级别的表示。与视觉表示学习
Learner-·2022-03-27 16:00

Zabbix5.0 查看监控数据，并解决监控图表中文乱码问题

Zabbix5.0查看监控数据，并解决监控图表中文乱码问题Latestdata:查看主机监控的最新数据Graphs：查看模板graph数据，自定义graph图表Screens：查看模板screen数据，
勇敢向前不怕困难·2022-03-01 18:23

三维地图前端arcgis_vue地图可视化 ArcGIS篇（3）

开发心得本次实例中采用ArcGISforjavascript3.24版本，由于版本3与4在API等存在较大区别，就不一一列举，详细区别看官方解释arcgisforjs4.7版本能够自动创建layer、graphs
weixin_39805644·2022-02-21 07:33

networkx网络包

importnetworkxasnxG=nx.random_graphs.barabasi_albert_graph(1000,3)#生成一个n=1000，m=3的BA无标度网络printG.degree
Jarlon·2022-02-14 06:56

ggplot2 color and strsplit

http://www.cookbook-r.com/Graphs/Colors_(ggplot2)/https://stackoverflow.com/questions/41269432/how-to-split-strings-to-characters-with-multiple-delimiters-using-str-split
Ternq8·2022-02-10 13:27

A Generalization of Transformer Networks to Graphs 论文阅读笔记

Task使用transformer去处理图结构数据。Motivation图数据拥有两个特性：(1)稀疏性。(2)结点间有拓扑关系。这两个特性对于图来说非常重要，但是在利用transformer去处理图数据时，由于在任意两个结点之间建立了联系，因此可以说忽略了图的稀疏性和拓扑关系这两个特性，因此作者想设计一种基于图的transformer，在保留图的特性的时候，依旧能够利用transformer去处
莫问前程学无止境·2022-02-04 15:09

HNSW算法 --- Hierarchcal Navigable Small World graphs

参考资料：https://blog.csdn.net/u011233351/article/details/85116719做向量近似搜索，HNSW索引是目前最快召回最准的。朴素想法朴素查找法如图，在二维平面（隐去xy坐标轴）上，有13个点（也就是二维向量）。朴素查找法动机：把空间中的点连成图，在图上做查找算法把某些点与点之间连上线，构成一个查找图，存下来备用；当我想查找与粉色点最近的一点时，我从
汉江岳·2022-01-29 18:00

Community Detection，Graph Embedding， Anomaly Detection in Graphs知识图谱

CommunityDetection.pngGraphEmbedding.pngAnomalyDetectioninGraphs.pngGraph(Network).png
圈圈_Master·2021-06-21 02:24

论文阅读（一）Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs

0.论文相关Zero-shotRecognitionviaSemanticEmbeddingsandKnowledgeGraphs基于语义嵌入和知识图的零样本识别1.简介1.1摘要我们考虑零样本识别的问题：为没有训练示例的类别学习一个视觉分类器，仅使用类别的词嵌入及与其他类别的关系，来提供视觉数据。处理不熟悉或新颖类别的关键是迁移从熟悉的类中获得的知识来描述不熟悉的类。在本文中，我们基于最近引入的
续袁·2021-06-19 05:49

图卷积Learning Convolutional Neural Networks for Graphs

简介卷积神经网络（CNN）用于“图（Graph）模型”要解决的问题给定图的集合：图（Graph）的分类（classification）问题和回归（regression）问题给定一张大图：图的表示，节点类型和缺失边（edge）的推断论文的motivation屏幕快照2018-06-22下午2.24.05.pngCNN处理图片的过程，可以看作是按照一定顺序处理图片中的像素，处理每个像素时，会考虑周围像
Xavier_3921·2021-06-13 15:50

2018-04-24

op如：赋值运算四则运算graphs：数据和操作的过程tensorflow中所有的计算图都要放在session中进行，session是执行的核心，可理解为运算的交互环境。
做只小考拉·2021-06-04 10:09

斯坦福大学TensorFlow课程笔记（cs20si）：#2

/graphs',sess.graph)print(sess.run(x))writer.close()5（以Anaconda3为例）创
CristinaXu·2021-05-18 01:35

[Tensorflow]之TensorBoard 入门

功能Scalars:展示训练过程中记录的标量Image:展示训练过程中记录的图像Audio:展示训练过程中记录的音频Graphs:展示训练中构建的计算图Distributions:压缩的数据分布图Histogram
feiyu87·2021-05-16 02:40

【期刊】Rstudio 制作学术期刊图片

参考：zhuanlan.zhihu.com/p/27162794www.cookbook-r.com/Graphs/Output_to_a_file/blog.sciencenet.cn/blog-306699
Ternq8·2021-04-23 05:40

12个ggplot2扩展包帮你实现更强大的可视化

这个软件包的灵感来源于LelandWilkinson编写的《图形语法》一书，在此书中将graphs分解成scales和layers，并将原始数据与表现形式分离开。
生信宝典·2021-04-21 08:43

python对网络图networkx进行社区检测和彩色绘图

7598以下是创建图表，检测其中的社区，然后在少于10行的python中使用由其社区着色的节点进行可视化的方法：importnetworkxasnximportcommunityG=nx.random_graphs.powerlaw_cluster_graph
·2021-03-24 00:50

python对网络图networkx进行社区检测和彩色绘图

7598以下是创建图表，检测其中的社区，然后在少于10行的python中使用由其社区着色的节点进行可视化的方法：importnetworkxasnximportcommunityG=nx.random_graphs.powerlaw_cluster_graph
·2021-03-23 23:57

CS224W-图神经网络 笔记1：Introduction : Structure of Graphs

本文总结之日CS224WWinter2021只更新到了第四节，所以下文会参考2021年课程的PPT并结合2019年秋季课程进行总结以求内容完整课程主页：CS224W:MachineLearningwithGraphs视频链接：【斯坦福】CS224W：图机器学习(中英字幕|2019秋)1引言这篇是CS224W图机器学习笔记的第一篇，本笔记主要梳理课程的关键点，以及一些图相关的基本概念。1.1为什么要
Epiphron·2021-02-01 21:53

Efficient Core Maintenance of Dynamic Graphs 读感

作者：WenBai1,YuxiaoZhang1,XuezhengLiu1,MinChen3,andDiWu1,2摘要kcore是一个内聚子图，计算整个图的kcore耗费的时间长，又因为图总是处在变化当中，会带来很大的开销，如果我们自己只计算由于增长或者减少而受影响的点的kcore会大大减少工作量。1、介绍kcore是一个图G的最大子图，其中kcore中的每个节点的degree>=k;寻找顶点的核数
miss_na·2021-01-31 09:02

GitHub - jm199504/Financial-Knowledge-Graphs: 小型金融知识图谱构建流程

小型金融知识图谱构流程示范1知识图谱存储方式2图数据库neo4j2.1下载2.2启动2.2.1打开http://localhost:74742.2.2初始账户和密码均为neo4j（host类型选择bolt）2.2.3输入旧密码并输入新密码2.2.3登录3.知识图谱数据准备3.1数据接口3.2数据获取3.2.1股票基本信息3.2.2股票持有股东信息3.2.3股票概念信息3.2.4股票公告信息3.2.
·2021-01-26 21:00

性能优化 ---- Flame Graphs

FlameGraphs火焰图（Flamegraphs）是一种可视化分析软件，能够快速准确地识别最常见的代码路径。它们可以利用开源程序生成github.com/brendangregg/FlameGraph，这些程序创建交互式SVG。有关其他实现，请参阅"Updates"部分。最近我一直在做一些关于d3-flame-graph的工作。以下链接引入了不同类型的火焰图：CPUMemoryOff-CPUH
Scott·2021-01-05 14:54

论文推荐：Self-Supervised Hyperboloid Representations from Logical Queries over Knowledge Graphs

论文名称：Self-SupervisedHyperboloidRepresentationsfromLogicalQueriesoverKnowledgeGraphs推荐理由：知识图（KG）是信息存储在Web，搜索，电子商务，社交网络和生物学等多个实际应用中的普遍存在的结构。由于KG的规模和复杂性，查询KG仍然是一个基础且具有挑战性的问题。解决该问题的有前途的方法包括将KG单元（例如，实体和关系）
AMiner科技·2020-12-28 21:09

性能优化 ---- Flame Graphs

FlameGraphs火焰图（Flamegraphs）是一种可视化分析软件，能够快速准确地识别最常见的代码路径。它们可以利用开源程序生成github.com/brendangregg/FlameGraph，这些程序创建交互式SVG。有关其他实现，请参阅"Updates"部分。最近我一直在做一些关于d3-flame-graph的工作。以下链接引入了不同类型的火焰图：CPUMemoryOff-CPUH
chxh19791208·2020-12-28 18:30

Named Entity Extraction for Knowledge Graphs: A Literature Overview

文章目录NamedEntityExtractionforKnowledgeGraphs:ALiteratureOverviewAbstract正文introductionNamedEntityExtractionforKnowledgeGraphs:ALiteratureOverview知识图谱相关的实体识别：文献综述Abstract从自然语言文本中挖掘(或提升)知识图需要自然语言处理(NLP)。
sendoh24·2020-12-27 17:52

知识图谱能否帮助使深度学习系统更具可解释性和可解释性 Semantics of the Black-Box: Can knowledge graphs help make deep learning

摘要近期在深度学习（DL）中进行的一系列创新已显示出对个人和社会产生积极和消极影响的巨大潜力。利用海量计算能力和海量数据集的DL模型在计算机视觉，自然语言处理，信号处理和人机交互等技术领域中日益困难，定义明确的研究任务上，已大大优于先前的历史基准。但是，DL模型的“黑匣子”性质及其对依赖大量数据压缩成标签和密集表示形式的过度依赖给系统的可解释性和可解释性带来了挑战。此外，尚未证明DL有效地利用对人
GrandpaTong·2020-11-21 23:55

Zabbix + Grafana 打造高颜值的分布式监控平台

Zabbix默认有自己的Graphs，但是并不好用，所以使用Zabbix+Grafana打造高颜值的分布式监控平台才是最好的选择。Grafana是什么？
0xBoo·2020-11-18 17:37

DGL学习笔记02-Graph

索引1.2Graphs、NodesandEdges1.3NodeandEdgeFeatures1.4CreatingGraphsfromExternalSources占个位，下次再写1.2Graphs、
一个不想写代码的程序员·2020-11-04 19:33

tensorboard ckpt pb 模型的输出节点_Tensorboard详解（下篇）

1.Tensorflow监控指标可视化除了GRAPHS栏目外，tensorboard还有IMAGES、AUDIO、SCALARS、HISTOGRAMS、DISTRIBUTIONS、FROJECTOR、TEXT
weixin_39677419·2020-11-03 02:03

AAAI论文摘要【知识图谱补全】：A Survey on knowledge Graphs：Representation，Acquisition and Application

ASurveyonknowledgeGraphs：Representation，AcquisitionandApplication主要思路全面回顾知识图谱表示学习知识图谱推理全视图分类和新分类KRL（知识图谱表示学习）知识获取知识感知应用（knowledge-awareapplication）相关的新进展基于Transformer的知识编码基于图神经网络（GNN）的知识传播基于强化学习的路径推理元
暴打小淞淞·2020-10-28 23:44

Introduction to Lua-Land CPU Flame Graphs

LuacoderunninginsideOpenRestyorNginxserversisverycommonnowadayssincepeoplewantbothperformanceandflexibilityoutoftheirnonblockingwebservers.SomepeopleuseLuaforverysimpletaskslikemodifyingandcheckingcer
OpenResty技术·2020-10-09 12:24

Introduction to Lua-Land CPU Flame Graphs

LuacoderunninginsideOpenRestyorNginxserversisverycommonnowadayssincepeoplewantbothperformanceandflexibilityoutoftheirnonblockingwebservers.SomepeopleuseLuaforverysimpletaskslikemodifyingandcheckingcer
OpenResty技术·2020-10-09 12:24

程序员需要什么样的教育？

Algorithmtheory,mathematicalstatistics,andanalysis,informationtheory,graphs,basicsofphysics–allthesearedirectionsandsubjectsnecessaryforbecominginpracticalprogramming.Yes
culing2941·2020-09-17 13:04
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