目录 Node Classification Probabilistic Relational Classifier Iterative Classification Belief Propagation 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/105410276 前面几课时讲的主要是图的性质.一些基本结构和针对结构的算法.而从现在开始就要涉及到具体的 learning 任务了.这一讲要解决的主要问题是:给定一个网络以及网络里一部…

目录 Node Embedding Random Walk node2vec TransE Embedding Entire Graph Anonymous Walk Reference 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/105536633 Node Embedding 上一讲介绍了对图中节点进行分类的方法,涉及了节点自身的特征以及图的结构信息.然而当特征这个概念出现就说明需要做特征工程,这是相当费时费力的工作.最后的结果还…

在JavaScript中,document这个对象大家一定很熟悉,哪怕是刚刚开始学习的新人,也会很快接触到这个对象.而document对象不仅仅是一个普通的JavaScript内置对象,它还是一个巨大API的核心对象,这个巨大的API就是DOM(Document Object Model),它将文档的内容呈现在JS面前,并赋予了JS操作文档的能力. 在这里不得不提的概念则是DOM树,DOM树体现着HTML页面的层级结构,学习中经常提到的父元素子元素的说法也是建立在树这种数据结构的基础之上的.而D…

目录 Capturing Graph Structure Graph Isomorphism Network Vulnerability to Noise 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106626551 这一个 Lecture 前还有一个关于 Knowledge Graph 的 slide 我打算跳过,因为 KG 我现在还没有深入研究,可能以后有空会系统地写一个系列,因此现在就不要先入为主了.后面也还有一个 slide…

目录 Graph Neural Network Graph Convolutional Network GraphSAGE Graph Attention Network Tips Deep Generative Models for Graphs GraphRNN: a Auto-Regressive Models Tractability 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106160122 Graph Neural N…

目录 Influence Maximization Propagation Models Linear Threshold Model Independent Cascade Model Greedy Hill Climbing Algorithm Sketch-Based Algorithm OutBreak Detection CELF: Cost-Effective Lazy Forward-selection Lazy Evaluation Data Dependent Bound 转自…

目录 Macroscopic Forest Fire Model Microscopic Temporal Network Temporal PageRank Mesoscopic 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106519773 网络的形成不是一蹴而就的,就像一个人的人际关系并非出生就是完整的,而是在成长过程中通过接触他人结识新朋友而逐步形成的.以时间为变量,网络结构的变化过程就是我们需要研究的.这个 Lecture…

参考:https://www.baidu.com/link?url=5oU-O_YQV8DdSTtRkgzsQ_vuwjJHyUOxqeAKhq98ZA5XtvKW8PNQwXgSlr5GpESRqhsMinCYR8O7nVh2zY125a&wd=&eqid=a487a7b100077ce3000000065d9eae75 图是信息的最佳表示方式.在一个图中,有通过边(谓之"关系")连接起来的节点(谓之"实体").想一想,你的Facebook社交网络…

目录 PageRank Problems Personalized PageRank 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106233258 将互联网视为图的话,它必定存在结构上的一些规律.首先回顾一下强连通子图 (strongly connected component, SCC),如果一个有向图的子图内任意节点可以互相到达,那么这就是一个 SCC.而包含节点 A 的 SCC 必满足 \(SCC(A)=Out(A)\cap…

目录 Decision Based Model of Diffusion Large Cascades Extending the Model Probabilistic Spreading Models Epidemic Models Rumor spread modeling using SEIZ 转自本人:https://blog.csdn.net/New2World/article/details/106265878 我们研究网络,不仅是为了提取网络结构的特征或对节点进行分类.更多的是为…