HyperGraph

LEARNABLE HYPERGRAPH LAPLACIAN FOR HYPERGRAPH LEARNING笔记

1TitleLEARNABLEHYPERGRAPHLAPLACIANFORHYPERGRAPHLEARNING（JiyingZhang，YuzhaoChen，XiXiao，RuniuLu，Shu-TaoXia）【IEEE2021】2ConclusionMostexistingconvolutionfiltersarelocalizedanddeterminedbythepre-definedini
umbrellazg·2023-12-03 14:06

Hypergraph Neural Networks笔记

1TitleHypergraphNeuralNetworks（YifanFengy,HaoxuanYouz,ZizhaoZhangz,RongrongJiy,YueGao）【AAAI2019】2ConclusionThispaperproposeahypergraphneuralnetworks(HGNN)frameworkfordatarepresentationlearning,whichca
umbrellazg·2023-12-03 14:06

Improving Hypergraph Attention and Hypergraph Convolution Networks笔记

1.TitleImprovingHypergraphAttentionandHypergraphConvolutionNetworks(MustafaMohammadiGarasuie、MahmoodShabankhah、AliKamandi)【IEEE2020】2.conclusionSomeproblemsrequirethatweconsideramoregeneralrelationshi
umbrellazg·2023-12-03 14:06

人群计数结合超图神经网络：Hypergraph Crowd Counting

HypergraphAssociationWeaklySupervisedCrowdCounting链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3594670代码：GitHub-Boli-trainee/Hypergraph-Association-Weakly-Supervised-Crowd-Counting
目睹闰土刺猹的瓜·2023-11-08 19:48

论文笔记：AAAI 2019 Hypergraph Neural Networks

1.前言论文链接：http://gaoyue.org/paper/HGNN.pdfgithub：https://github.com/iMoonLab/HGNN在本文中提出了一个用于数据表示学习的超图神经网络(HGNN)框架，它可以在超图结构中编码高阶数据相关性。面对在实践中学习复杂数据表示的挑战，特别是在处理复杂数据时，超图在数据建模方面更加灵活。该方法设计了超边卷积运算来处理表示学习过程中的数
饮冰l·2023-11-08 19:46

论文浅尝 | 一种基于递归超图的知识图谱问答方法

pdf概述与动机本文提出了一种基于递归超图的知识图谱问答方法RecHyperNet，作者认为人回答问题时倾向于在推理过程中递归地对获取的不同知识（object）随时进行归类（grouping），而超图（hypergraph
开放知识图谱·2023-11-05 11:36

人工智能——与或图的搜索

与或图的搜索与或图是一个超图，节点间通过连接符连接超图（Hypergraph）是什么简单的来说，对于我们熟悉的图而言，它的一个边（edge）只能和两个顶点连接；而对于超图来讲，人们定义它的边（这里叫超边
Sun7_She·2023-10-05 07:25

标准 Transformer 可以成为强大的超图学习器 Pure Transformers Can Be Powerful Hypergraph Learners

PureTransformersCanBePowerfulHypergraphLearners要闻速览TokenHGT:BasedonTokenGT实验结果结论与局限性这是我的硕士毕业论文，代码Github要闻速览现有问题：图/超图卷积运算（消息传递方法）可能会导致过度平滑问题。改进结构的Transformer是为特定任务而设计的，可能会限制模型的多功能性，从而阻碍集成到多任务和多模态通用注意力架
是土豆大叔啊！·2023-09-01 06:37

图/超图拉普拉斯分解 Graph/Hypergraph Laplacian eigendecomposition

图/超图拉普拉斯分解Graph/HypergraphLaplacianeigendecomposition一、图拉普拉斯特征分解1.数学公式2.参考代码二、超图拉普拉斯特征分解1.数学公式2.参考代码大家好，还是之前的风格，简单粗暴，直接开干！一、图拉普拉斯特征分解1.数学公式直接上公式，下边公式是图的归一化拉普拉斯特征分解公式：Δ=I−D−12AD−12=UTΛU\Delta=I-D^{-\fr
是土豆大叔啊！·2023-09-01 06:06

图转超图 Graph convert toHypergraph

这个实在太好玩了，参考的这个论文：EHGNN采用的方法叫DualHypergraphTransformation(DHT)，主要就是把一个graph转为hypergraphDHT介绍如何将graph转hypergraph
是土豆大叔啊！·2023-09-01 06:31

SBR笔记:Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks for Session-based Recommendation

Abstract基于会话的推荐(SBR)侧重于某一时间点的下一项预测。由于用户配置文件在这种情况下通常是不可用的，因此捕捉项目转换中的用户意图起着至关重要的作用。目前基于图形神经网络的SBR方法将项目转换视为成对关系，忽略了项目之间复杂的高阶信息。超图提供了一种自然的方式来捕捉超越成对的关系，而它在SBR中的潜力仍未被探索。在本文中，我们通过将基于会话的数据建模为超图来填补这一空白，然后提出了一种
至少我还有梦a·2023-02-06 13:23

[yzhpdh]Adaptive Hypergraph Auto-Encoder for Relational Data Clustering

Title：AdaptiveHypergraphAuto-EncoderforRelationalDataClusteringintroduction图的embeddedrepresentation和clusteringtask在关系型数据分析和挖掘方面发挥了很重要的作用，但是仅仅是成对的关系不足建模现实生活中的高阶关系。且如何适当地整合结构信息和属性信息是另一项重要的任务，但尚未得到系统的研究。
ye6·2023-01-12 10:21

论文阅读笔记《Self-Supervised Hypergraph Convolutional Networks for Session-based Recommendation》

文章目录论文原文摘要介绍相关工作基于会话的推荐SBR超图学习自我监督学习具体实现方法符号和定义定义1，超图定义2：超图的线图超图的构造双通道超图卷积网络超图通道和卷积线图通道和卷积模型优化和推荐生成通过自我监督学习增强DHCN实验实验设置数据集基线方法(BaselineMethods)评估指标超参数设置实验结果总体性能AblationStudy消融实验不同会话长度的影响模型深度的影响自我监督学习的
bro_donkey·2022-12-22 06:59

2021_WWW_Self-Supervised Multi-Channel Hypergraph Convolutional Network for Social Recommendation

[论文阅读笔记]2021_WWW_Self-SupervisedMulti-ChannelHypergraphConvolutionalNetworkforSocialRecommendation论文下载地址：https://doi.org/10.1145/3442381.3449844发表期刊：IW3C2(InternationalWorldWideWebConferenceCommittee)
XingHe_XingHe_·2022-12-19 14:16

【论文笔记】Dual Channel Hypergraph Collaborative Filtering ---- KDD 2020

本文提出了一种新的基于超图的DHCF框架来学习用户-物品的高阶相关性，主要有两部分：高阶消息传递和联合消息更新组成。主要的亮点在于采用了一种新的图结构--超图，分别对用户和物品进行建模，并用于协同过滤中。概要协同过滤是一种最火的和最重要的推荐方法。即使被广泛采用，存在CF的模型，从矩阵分解到新兴的基于图的方法，当模型数据有限的时候表现都是比较差的。在本文中，我们首先指出了造成这种现象的两种主要主要
WhisperEcho101·2022-12-11 18:47

推荐系统笔记（十七）：对超图、超图卷积、超图注意力的初步理解和应用（HyperGCN）

超图（Hypergraph）提供了一种灵活而自然的建模工具来对这种复杂的关系进行建模。在许多真实的网络中，这种复杂关系普遍存在，因此激发了使用超图学
甘霖那·2022-12-03 16:04

[HyperGraph专题]HGNN+:General Hypergraph Neural Networks

最近在做和超图相关的工作，自己主要偏编码的工作，但在敲代码和参考其他现有超图库的过程中发现了一个叫DeepHypergrah的库，里面涉及了很多和深度学习相关的内容，用到了pytorch、scipy、numpy之类啥啥啥，看的我一头雾水，想起之前给自己定了一个学习pytorch这一工具的目标，现在终于有契机去研究一下了，顺便也学习一下和图神经网络相关的知识。论文标题：HGNN+:GeneralHy
ye6·2022-12-01 16:38

【IJCAI2020-论文分享】Knowledge Hypergraphs Prediction Beyond Binary Relations（知识表示）

超图(Hypergraph)：就
Shmily~_~·2022-11-30 03:27

读论文《Multi-Behavior Hypergraph-Enhanced Transformer for Sequential Recommendation》

0Summary:Title:Multi-BehaviorHypergraph-EnhancedTransformerforSequentialRecommendationconference:KDD2022论文链接：https://arxiv.org/pdf/2207.05584.pdfAbstract:学习动态用户偏好是序列推荐（sequentialrecommendations）的重要组成部
请站在我身后·2022-11-21 18:43

Dual Channel Hypergraph Collaborative Filtering 读书笔记

DualChannelHypergraphCollaborativeFiltering阅读笔记KDD2020ShuyiJi,YifanFeng,RongrongJi,XibinZhao,WanwanTang,YueGao.前置知识超图超图是一种广义上的图，主要特点是一条边可以连接任意数量的顶点形式上，超图H是一个集合组G=(V,E)G=(\mathcal{V},\mathcal{E})G=(V,E
宇宙哇·2022-11-15 08:53

深度学习——名词总结篇

103.HIN(异构信息网络)102.Hypergraph(超图):一条边上有多个点的图二阶超图:平时使用的图三阶超图:101.hardsamplemining:取那些识别不好的样本再次进行模型微调100
无意识积累中·2022-11-09 10:36

Double-Scale Self-Supervised Hypergraph Learning for Group Recommendation 论文笔记

Double-ScaleSelf-SupervisedHypergraphLearningforGroupRecommendationtopic：（1）定义了用户层、组层超图（解决现有方法未考虑到的复杂交互）（2）双粒度自监督体系（解决稀疏问题）提出模型：模型三部分：Hierarchicalhypergraph，通过将信息从用户级传递到组级，来描述组内和组外的用户交互Double-scalesel
杨枝甘露ll·2022-03-03 07:06

Spectral–Spatial Feature Extraction for HSI Classification Based on Supervised Hypergraph and Sam...

摘要--高光谱图像(HSI)的分类问题一直是一个具有挑战性的问题，因为HSI数据具有独特的特点(如频带多、光谱和空间域相关性强)和样本容量小。为了解决这一问题，本文提出了一种基于图嵌入和深度学习(DL)模型的HSI分类光谱空间特征提取方法。由于传统的图无法捕捉到HSI数据复杂的流形关系，并且在光谱域中存在类内变化以及不同类间的相似性，因此我们构造了有监督的类内/类间超图(SWBH)来提取HSI的光
DarrenmondZhang·2022-02-11 06:12

Be More with Less: Hypergraph Attention Networks for Inductive Text Classification

之前文章存在的问题为了解决这些问题，本文提出了一个原则性的模型——超图注意力网络(HyperGAT)，该模型可以用更少的计算量获得更强的表达能力，用于文本表示学习。在各种基准数据集上的大量实验证明了该方法在文本分类任务中的有效性。Abstract从本质上说，以前那些baseline方法的突破性成就是因为它们具有从局部连续单词序列中获取连续上下文信息的强大能力。之前基于GCN的文本分类主要有以下两个
soulsoso·2020-12-08 15:14

CVPR 2020 HAN:《Hypergraph Attention Networks for Multimodal Learning》论文笔记

目录简介动机贡献方法实验简介本文提出了一种用于多模态学习的超图注意力网络，作者来自Kakao公司和首尔大学。Kakao公司的主要产品是Kakaotalk，类似于国内的微信，且腾讯是其第二大股东。KakaoBrain这个团队比较出名的是在NeurlPS2019上的Fastautoaugment这篇文章，大家可以关注一下。下载链接Kakao团队的视频讲解。动机不同模态信息的level是不同的，也就是不
NeverMoreH·2020-09-10 15:28

【车车日常之—文本摘要论文记录】

2018年1月27日所读论文《基于超图的文本摘要与关键词协同抽取研究》Part1新概念：1、超图(hypergraph)，简单来说，就是将简单图中只能连接两个顶点的边扩展为可连接任意个数顶点，e1边可连接
Rindler·2020-08-24 01:39

《视觉SLAM十四讲精品总结》4：非线性优化g2o(BA基础)

它是一个OptimizableGraph，从而也是一个HyperGraph。一个SparseOptimizer含有很多个顶点（都继承自BaseVertex）和很多个边（继
hltt3838·2020-08-20 00:10

Hypergraph Convolution and Hypergraph Attention

18-HypergraphConvolutionandHypergraphAttention摘要：贡献模型超图卷积超图Attention总结评论与之前图卷积的关系实际实现跳跃连接多头实验数据集超图构建结果authors:SongBai,FeihuZhang,PhilipH.S.Torr–DepartmentofEngineeringScience,UniversityofOxford,Oxford
weixin_40248634·2020-07-28 20:36

超图理论的一点理解（一）

一、超图的定义：图论中，超图（HyperGraph）是一种广义的图，特点是一条超边可以连接多个点。超图是一个集合组，其中的X是顶点的集合，E是X的非空幂集。
Claire_ljy·2020-07-28 16:34

超图(hypergraph)

超图是什么？超图的本质特征在于它的超边，它可以连接两个以上的结点(包括两个)。按这样的意义来说，我们所熟悉的普通图只是超图的一个特例而已，而超图则定义了一个更加宽泛的图。超图的数学定义为：对于超图H，有超图的结点集合V和超图的边(超边，hyperedge)的集合E，则有H=(V,E)。其中，每一个超边e都是V的一个非空集合，一般e所包含的结点数就表示其度数记为|e|(大于等于2)。超图划分介绍超图
1361976860·2020-07-28 16:58

对于超图（hypergraph）的一些理解及部分概念

而超图（hypergraph）中的边可能会关联（或者说包含）两个以上的点，即在同一边中的点均邻接。
today__present·2020-07-28 12:45

超图学习（Hypergraph Learning）

1、基本概念在数学上，图（Graph）是表示对象与对象之间关系的一种方式。图中的每个顶点表示一个对象，顶点之间的边用来描述对象之间的关系。普通图一般用一个二元组来表示，表示图的顶点集，表示图的边集，如图所示。普通图普通图一般用于描述存在二元关系的一组对象，即对象之间不存在多元关联关系。在计算机视觉和机器学习的问题中，我们一般假设对象之间的之间无关联关系或者为简单的二元关联关系，在该假设下，我们可以
锋大大·2020-07-28 06:54

g2o使用编程步骤流程

SparseOptimizer类的optimizer优化器，g2o::SparseOptimizeroptimizer;SparseOptimizer是一个虚类，继承了OptimizableGraph->HyperGraph
qq_29796781·2020-07-28 06:19

异质网络表示--基于hyperedge

hypergraph是一种广义上的图，它的边可以连接任意数量的定点。[维基百科](https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B6%85%E5%9B%BE)。
hy_jz·2020-07-27 23:25

hypergraph learning(超图学习)

最近在研究graphlearning，自然在接触到前沿的，自然学习到了超图学习。特在此做下记录：hypergraphlearning的主要论文来自：LearningwithHypergraphs:Clustering,Classification,andEmbeddingLearningHypergraph-regularizedAttributePredictors在说超图之前，希望先交待一下我
写代码的柯长·2020-07-27 22:49

基于tcl tk 的HyperGraph二次开发

HyperGraph的二次开发与HyperView的开发相同。
dzh_lin·2020-07-27 21:48

对于超图（HyperGraphs）一点浅陋的理解

这几天在看关于复杂网络的paper，其中有一个概念叫做HyperGraph,中文名译为“超图”。
TerreHX·2020-07-27 17:38

什么是超图（Hypergraph）？

最近看了篇Paper，里面出现了一个超图（Hypergraph）的概念，论文里的解释不是很清楚，所以不是很懂，这里研究下子。
贝塔狗·2020-07-27 12:45

Hypergraph Models超图模型

最近看了篇Paper（HyperspectralImageClassificationThroughBilayerGraph-BasedLearning），里面出现了一个超图（Hypergraph）的概念
qrlhl·2020-07-27 12:44

超图（Hypergraph）概念理解

这几天在看关于复杂网络的paper，其中有一个概念叫做HyperGraph,中文名译为“超图”。
spcoder·2020-07-27 12:23

g2o学习笔记

它是一个OptimizableGraph，从而也是一个HyperGraph。一个SparseOptimizer含有很多个顶点（
远行_2a22·2020-07-14 18:12

hyper graph 超图

hypergraph的基础概念超图数据模型hypergraphdatamodel(HDM）是知识图的基础（GRAKN.AI）概念（notations）:超图由非空的顶点集和超边集组成(ahypergraphconsistsofanon-emptysetofverticesandasetofhyperedges
君子慎独_诚意·2020-06-28 23:24

论文笔记：IJCAI-2019-Dynamic Hypergraph Neural Networks

论文名称：IJCAI-2019-DynamicHypergraphNeuralNetworks论文地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2019/0366.pdf摘要在神经网络模型中，由网络深层生成的嵌入特征具有初始结构无法捕获的高阶关系。现有的基于图或超图的神经网络的主要缺点是只采用初始的图或超图结构，而忽略了训练过程中通过调整特征嵌入动态修改图或超图结构。本
David-Lau·2019-10-17 00:44

【论文笔记】Dynamic Hypergraph Structure Learning（动态超球体结构学习）

原文链接：http://gaoyue.org/paper/Dynamic%20Hypergraph%20Structure%20Learning.pdf主要内容翻译：最近这些年，超球体模型已经在许多例子的相关公式中展示了它的优越性
nymph_h·2019-08-25 17:51

g2o内部实现初探

左上角HyperGraph提供了顶点和边构成的拓扑图，它只关注图的连接关系，不负责优化相关的工作。其派生类OptimizableGraph为顶点和边提供了可优化的功能。
金戈大王·2018-11-01 11:31

AFT.Arrow.v2.0.2002.01.02

TechnoStar.Venus-Pre.3.0有限元建模处理器ALTAIR产品：ALTAIR_HYPERFORM_V5.1ALTAIR_HYPERGRAPH_V5.1ALTAIR_HYPERMESH_V5.1ALTAIR_HYPEROPT_V5.3ALTAIR_HYPERVIEW_PLAYER_V5.1ALTAIR_HYPERVIEW_V5.1ALTAIR_MOTIONVIEW_V5.1ALTA
software2017·2018-05-11 16:55

Arxiv网络科学论文摘要13篇(2017-07-04)

一致性，反差性和意见分歧：来自意见动态数学模型的见解;用于量化博弈理论的全局稳定性和动力学的景观和通量;TS网络的简单表征：理论与应用;2017年法国总统选举中的消息和社会僵尸行动;协作网络：Hypergraph
ComplexLY·2017-07-04 09:52

Maya 7.0 表面材质中的Hypershade窗口设置

与在Hypergraph窗口中使用独立图形来查看并编辑节点和节点网络连接一样，用户也可在Hypershade窗口中进行同样的工作。
佚名·2016-03-06 15:36

超图(hypergraph)

超图是什么？ 超图的本质特征在于它的超边，它可以连接两个以上的结点(包括两个)。按这样的意义来说，我们所熟悉的普通图只是超图的一个特例而已，而超图则定义了一个更加宽泛的图。 超图的数学定义为：对于超图 H，有超图的结点集合 V 和超图的边(超边，hyperedge )的集合 E，则有 H = (V,E)。其中，每一个超边 e 都是 V 的一个非空集合，一般 e 所包含的结点数就表示其度数记为|
·2015-10-31 19:30

What is Hypergraph coloring?

Hypergraph colouring is defined as follows. Let  be a hypergraph such that .
·2015-10-30 11:02
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