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KGAT: Knowledge Graph Attention Network forRecommendation——学习笔记

KnowledgeGraphAttentionNetworkforRecommendation：字面意思：用于推荐的知识图谱注意力网络，是基于知识图谱的图神经网络在推荐系统中的应用。

wdd_100·2022-12-25 18:25

KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation

目录摘要1引言2任务定义3模型3.1嵌入层3.2注意力嵌入传播层3.3模型预测3.4优化4实验4.1数据描述4.2实验设置4.3模型表现RQ14.4消融实验RQ24.5案例研究RQ3摘要推荐算法引入sideinfo，传统算法（FM）假设每个交互都是一个带有sideinfo编码的独立实例，这些方法不足以从用户的集体行为中提取出协作信号。本文提出KGAT，显式地构造KG图中地高阶连通性。1引言CF模型

Dive_·2022-12-25 18:23

KGAT 2019（KDD）Knowledge Graph Attention Network for Recommendation

提出背景基于CF的方法无法利用用户和物品的辅助信息，像用户简介，物品属性，以及上下文环境，在用户和无匹交互较少的情况下表现较差。FM,NFM,Wide&Deep等模型将用户和物品表示为向量，同时将辅助信息表示为特征向量与用户，物品向量相结合，提高推荐的准确性。上述方法对用户与物品的每一个交互独立处理，并没有考虑他们之间的联系。从知识图谱中更加充分的可以挖掘用户和用户，物品和物品之间的关系。如图所示

TVfan·2022-12-25 18:23

[论文阅读] KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation

原文：https://arxiv.org/pdf/1905.07854.pdf代码：https://github.com/xiangwang1223/knowledge_graph_attention_networkWhat

让我安静会·2022-12-25 18:53

KGAT：Knowledge Graph Attention Network for Recommendation

emm…图片复制过来显示不了（因为我太懒了0.0），要看图的话可以去我的博客瞅瞅，嘿嘿嘿对了，有些英文短句假如翻译成中文，阅读的时候就太搞脑子了，所以我干脆就不翻译了我的博客地址：https://hikg.net/archives/123/Introduction作者认为：high-orderrelations（whichconnecttwoitemswithoneormultiplelinked

Moonpie.·2022-12-25 18:21

【论文翻译】KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation

**【论文翻译】KGAT:KnowledgeGraphAttentionNetworkforRecommendation**论文题目：KGAT:KnowledgeGraphAttentionNetworkforRecommendation

大数据机器学习实验室·2022-12-25 18:50

阅读和尝试理解 TripleRE: Knowledge Graph Embeddings via triple Relation Vectors

文章来源在opengraphbenchmark的比赛中,360的模型在数据集ogbl-wikikg2上拿了第一和第三，所以把论文拿过来看看第一名的文章链接：TripleRE:KnowledgeGraphEmbeddingsviatripleRelationVectors

iuui11·2022-12-25 18:50

尝试阅读和理解 PairRE: Knowledge Graph Embeddings via Paired Relation Vectors

文章提出面临的问题Sincemostknowledgegraphssufferfromincompleteness,predictingmissinglinksbetweenentitieshasbeenafundamentalproblem.Thisproblemisnamedaslinkpredictionorknowledgegraphcompletion

iuui11·2022-12-25 18:50

【论文笔记】KGAT: Knowledge Graph Attention Network for Recommendation

原文作者：XiangWang，XiangnanHe，YixinCao，MengLiu，Tat-SengChua原文标题：KGAT:KnowledgeGraphAttentionNetworkforRecommendation

BodyCsoulN·2022-12-25 18:18

KGAT_基于知识图谱+图注意力网络的推荐系统（KG+GAT）

XiangWang,XiangnanHe,YixinCao,MengLiuandTat-SengChua(2019).KGAT:KnowledgeGraphAttentionNetworkforRecommendation.PaperinACMDLorPaperinarXiv.InKDD

默默然咯·2022-12-25 18:18

【KGAT】Knowledge Graph Attention Network for Recommendation

noteKGAT结合KG和GAT，在知识图谱三元组基础上，利用GAT进行消息传递，聚合出物品向量后与用户向量进行计算得到预测值。其实不结合KG，何向南团队之前也直接使用GNN做了NGCF和LightGCN。KGAT首先是CKG嵌入表示层使用TransR模型获得实体和关系的embedding；然后在attention表示传播层，使用attention求出每个邻居节点的贡献权重，需要把实体节点hhh自

山顶夕景·2022-12-25 18:46

Pre-trained Models for Natural Language Processing: A Survey阅读笔记(TBC)

prioriknowledgeinductivebias前言邱锡鹏人物画像第一章。

Muasci·2022-12-25 15:24

STARK入门知识

1.引言与zk-SNARK（SuccinctNon-interactiveARgumentofKnowledge）相比，STARK（ScalableTransparentARgumentofKnowledge

mutourend·2022-12-25 14:41

【EL】Knowledge-Rich Self-Supervised Entity Linking 论文笔记

1.Abstract实体链接面临着重大的挑战，例如大量的变化和普遍的歧义，特别是在具有无数实体的高价值领域（所以本文从医疗领域出发）。标准的分类方法存在注释瓶颈，不能有效地处理看不见的实体。zero-shot实体链接已经成为泛化到新实体的一个有希望的方向，但它仍然需要在训练中提到黄金实体和所有实体的规范描述，这两种方法都在维基百科之外很少可用。在本文中作文通过利用现成的领域知识来探索实体链接的知识

Vincy_King·2022-12-25 14:04

【12.23-12.24】Member Inference Attack

文章目录前言一、RepeatedKnowledgeDistillationwithConfidenceMaskingtoMitigateMembershipInferenceAttacks1.1MemberInferenceAttack2.2ConfidenceScoreMasking2.3KnowledgeDistillation

右眸Remnant·2022-12-25 10:06

《Aspect-based sentiment analysis via affective knowledge enhanced graph convolutional networks》论文阅读

文章目录文章介绍文章模型通过依赖树构建图学习特定方面实体的表示总结文章地址：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705121009059文章介绍最近，图卷积神经网络因为其优越的性能（能很好的考虑词语间的依赖）被广泛的应用在自然语言处理任务当中。其一般方式为首先将文本转化为邻接矩阵的形似，然后结合文本的特征表示即可输入到G

jst100·2022-12-25 10:57

全国大学生英语竞赛【常考词汇】

12345678910111213141516171819202122232425abbreviation节略，缩写，缩短abidevi遵守，vt忍受absent不在意的abolishvt废除，取消abstracta理论上的，n抽象accessory同谋a附属的accord调和，符合，协议acknowledgevt

延锋L·2022-12-25 07:13

英语四六级

absorptionn.吸收；专注abstracta.理论上的n.抽象absurda.不合理的，荒唐的abundancen.丰富，充裕accessoryn.同谋a.附属的accordn.调和，符合；协议acknowledgevt

卡卡罗特你怎么看·2022-12-25 07:29

推荐模型-序列推荐-2018：KSR

ImprovingSequentialRecommendationwithKnowledge-EnhancedMemoryNetworks."InSIGIR2018

u013250861·2022-12-25 06:42

A Toolkit for Generating Code Knowledge Graphs生成代码知识图谱的工具

事实证明，知识图谱在多种支持语义搜索和自然语言理解的应用程序方面非常有用。本文提出GraphGen4Code，一种工具集构建代码的知识图谱，支持程序搜索，代码理解，bug检测和代码自动化等。GraphGen4Code获取图中代表类、函数和方法的关键节点的代码语义，边表示function使用情况(function调用数据流)和关于函数的文档(代码文档，使用文档或StackFlow之类的论坛的讨论)。

马小雨·2022-12-25 03:57

文本生成论文阅读 Knowledge-based Review Generation by Coherence Enhanced Text Planning

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、知识图谱二、模型框架总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：基于知识图谱的增强连贯性文本规划的评论生成。为了丰富文本内容，现有的解决方案通常从知识图谱中学习如何复制实体或三元组。然而，这些方法对如何选择和安排知识图谱缺乏整体的考虑，容易造成文本不连贯问题。为了解决上述问题，作者以实体为中心，利用知识图谱的语义结

欢桑·2022-12-25 03:54

知识图谱-生物信息学-医学顶刊论文(Bioinformatics-2021)-KG4SL:用于人类癌症SL预测的知识GNN

5.(2021.7.12)Bioinformatics-KG4SL:用于人类癌症SL预测的知识GNN论文标题：KG4SL:knowledgegraphneuralnetworkforsyntheticlethalitypredictioninhumancancers

Cheng_0829·2022-12-25 03:46

KGAT: Knowledge Graph Attention Network forRecommendation

理解GATGAT采用了Attention机制，可以为不同节点分配不同权重假设Graph包含N个节点，每个节点的特征向量为hi，维度是F，如下所示对节点特征向量h进行线性变换，可以得到新的特征向量h'i，维度是F'，如下所示，W为线性变换的矩阵节点j是节点i的邻居，则可以使用Attention机制计算节点j对于节点i的重要性，即AttentionScore：GAT具体的Attention做法如下，把

Angeliaaa·2022-12-25 03:45

美团知识图谱问答技术实践与探索

来自：美团技术团队作者：如寐梁迪思睿等知识图谱问答（Knowledge-basedQuestionAnswering,KBQA）是指给定自然语言问题，通过对问题进行语义理解和解析，进而利用知识库进行查询

zenRRan·2022-12-24 18:25

美团知识图谱问答技术及在商家推荐回复场景中的实践与探索

智能推荐系统·2022-12-24 18:54

人工智能导论

关于这门全是英文的考试，一些注意的知识点(根据ppt和网课)目录关于这门全是英文的考试，一些注意的知识点(根据ppt和网课)一，KnowledgeRepresentation1.logic2.FOL3.

Zhuang·2022-12-24 15:19

【论文翻译】KLMo: Knowledge Graph Enhanced Pretrained Language Model with Fine-Grained Relationships

论文地址：https://aclanthology.org/2021.findings-emnlp.384.pdf摘要知识图谱（KG）中实体之间的交互作用为语言表征学习提供了丰富的知识。然而，现有的知识增强型预训练语言模型（PLMS）只关注实体信息，而忽略了实体之间的细粒度关系。在这项工作中，我们建议将KG（包括实体和关系）纳入语言学习过程中，以获得KG增强的预训练语言模型，即KLMo。具体来说，

歆布·2022-12-24 07:02

【论文笔记】K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph

论文地址：https://arxiv.org/abs/1909.07606v1项目地址：https://github.com/autoliuweijie/K-BERT摘要BERT虽然能够从大规模的语料库中捕获通用的语言表示信息，但是缺少特定领域的知识。针对这一点，论文中的作者提出了融入知识图谱（KGs）的K-BERT模型，作者是通过将三元组注入到句子中作为特定的知识。但如果融入太多的知识可能会使原

Nlper_Zhao·2022-12-24 07:31

论文解读：K-BERT：Enabling Language Representation with Knowledge Graph（AAAI-20）

Part1IntroductionBERT这种公共模型，对于通用领域表现优秀，但是垂直领域表现不佳，除非在垂直领域进行训练，但是非常耗时耗力。将知识图谱整合到语言表示中，领域知识将能提升垂直领域的任务，并且模型具有更好的可解释性。论文提出的K-BERT通过引进知识图谱（将知识库中的结构化信息（三元组）融入到预训练模型）中，可以更好地解决领域相关任务。Part2Methods模型主要包括四个子模块：

欢欢吖·2022-12-24 07:59

2019.10.8 note

2019.10.8noteCommonsenseKnowledgeBaseCompletionThisworkproposesataskofcompletecommonsenseknowledgebase

pku_zzy·2022-12-24 07:27

K-BERT: Enabling Language Representation with Knowledge Graph阅读笔记

最近实验室要做预训练语言模型和知识图谱结合的交互式智能的研究，于是读了这篇北大与腾讯联合发表的K-BERT:EnablingLanguageRepresentationwithKnowledgeGraph

Kolunm·2022-12-24 07:56

AI知识点（1）--激活函数

2019年第84篇文章，总第108篇文章本文大约5000字，阅读大约需要15分钟AI知识点（AIKnowledge）系列第一篇文章--激活函数。

spearhead_cai·2022-12-24 01:23

【Call for papers】SIGKDD-2023（CCF-A/数据挖掘/2023年2月2日截稿）

29THACMSIGKDDCONFERENCEONKNOWLEDGEDISCOVERYANDDATAMINING.文章目录1.会议信息2.时间节点3.论文主题1.会议信息会议介绍：29THACMSIGKDDCONFERENCEONKNOWLEDGEDISCOVERYANDDATAMINING

山野庸才熏悟空·2022-12-23 23:51

知识图谱补全（KGC）论文阅读笔记

基于**描述逻辑**的**规则**推理机制3.2基于**机器学习**类型推理机制3.3基于**表示学习**类型推理机制4.实例层次的知识补全5.面临的挑战和主要发展方向6.PAPER1：FewShotKnowledgeGraphCompletion6.1KGE

Zichel77·2022-12-23 15:40

知识图谱技术综述

知识图谱（KnowledgeGraph)以其强大的语义处理能

Britesun·2022-12-23 15:02

2 Classification Overview

2.ClassificationOverviewClickherefornotesandcodeMNISTInitialKnowledgeDatasetMNISTdatasetisasetof70,000smallimagesofdigitshandwrittenbyhighschoolstudentsandemployeesoftheUSCensusBureau.Eachimageislabel

WuKx2002·2022-12-23 14:51

论文笔记：Transferable Interactiveness Knowledge for Human-Object Interaction Detection(CVPR2019)

核心思想：学习InteractivenessKnowledge来判断是否存在人与物体的交互。

江东陆伯言·2022-12-23 13:39

从知识到智慧：知识图谱还要走多远？

7一起用Cayley构建一个知识图谱8学习参考资料9钟扬老师绘制的知识树图片来源：https://medium.com/@sderymail/challenges-of-knowledge-graph-part

苹果二·2022-12-23 07:58

通俗易懂解释知识图谱（Knowledge Graph）

知识图谱（KnowledgeGraph）的概念由谷歌2012年正式提出，旨在实现更智能的搜索

舌尖上的口疮·2022-12-23 07:25

知识图谱（一）

1.知识图谱是什么知识图谱（KnowledgeGraph），简称KG。我没有搜到知识图谱的官方定义，欢迎知道的童鞋踩踩。我

5chenyu·2022-12-23 07:24

【论文阅读】Towards Time-Aware Knowledge Graph Completion

TowardsTime-AwareKnowledgeGraphCompletion重点：知识图谱中考虑时间因素time实现知识图谱的补全。

上串下跳·2022-12-23 07:24

科普 | 知识图谱相关的名词解释

知识图谱（KnowledgeGraph）是谷歌于2012年提出。企业通常出于商业目的去设计新的概念和名词。但每一个概念的提出都有其历史渊源和本质内涵。

开放知识图谱·2022-12-23 06:16

【知识图谱 Knowledge Graph】从它的起源看未来的研究方向。知识图谱——科普篇

声明：仅学习使用。注：来源在文末均已指出目录一、知识图谱的本质1、数字时代降临，知识图谱前身语义网络模型初面世（20世纪50-60年代）2、万维网广泛应用，图形化模型略展锋芒（20世纪80-90年代）3、海量数据和知识喷发，知识图谱诞生（21世纪）“知识图谱，是用图来表示知识的结构化方式的理念”。一、知识图谱的本质知识图谱本质上是对图结构模型的研究，包括AAAI、NeurIPS、IJCAI在内的诸

追光者♂·2022-12-23 06:13

知识图谱初识-什么是知识图谱

目录1概念1.1信息(Information)&知识(Knowledge)1.2知识图谱(KnowledgeGraph)2知识图谱的技术流程2.1知识获取2.2知识表示2.3知识抽取2.4知识融合3知识图谱的价值与应用

小卷不卷0099·2022-12-23 05:20

知识图谱入门【一】- 认识图谱技术

知识抽取知识图谱入门【四】-知识挖掘知识图谱入门【五】-知识存储知识图谱入门【六】-知识融合知识图谱入门【七】-知识推理知识图谱入门【八】-语义搜索知识图谱入门【九】-知识问答知识图谱的概念演化知识图谱(KnowledgeGraph

Rnan-prince·2022-12-23 05:49

PVCNN

PVCNNKeyKnowledgeable：Voxel-BasedFeatureAggregation:尺度归一化、点云体素化、体素卷积、反体素化（三线性插值上采样）得到Voxel-BasedFeaturePoint-BasedFeatureTransformation

zhSunw·2022-12-22 22:46

Efficient Strategies for Hierarchical Text Classification:External Knowledge and Auxiliary Tasks

原文链接：https://aclanthology.org/2020.acl-main.205.pdf概述在层次文本分类（HierarchicalTextClassificationHTC）中，大多数研究都关注于提出新颖的模型结构，但我们偏向于找到一种高效的方法去增强baseline。首先将层次文本分类任务视为seq2seq问题，然后对它进行一个辅助性地自顶向下的分类任务，即从外部字典中找到所有层

pepsi_w·2022-12-22 19:00

【ISWC2021】当知识图谱遇上零样本视觉问答

论文题目：Zero-shotVisualQuestionAnsweringusingKnowledgeGraph本文作者：陈卓(浙江大学)、陈矫彦(牛津大学)、耿玉霞(浙江大学)、JeffZ.Pan(爱丁堡大学

zenRRan·2022-12-22 16:00

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