在现实的网络中,构成网络的每个节点可能在网络中担任着某种角色.比如社交网络中,经常可以看见一些关注量很高的大V.两个大V在网络中的角色可能相同,因为他们都有很高的关注量:而大V与普通人(仅有几个关注)在网络中的角色则是不同的,这就是所谓的某个节点的结构身份(structural identity). 常见的一些可以决定某个节点的结构身份的方法有两种.一种是基于距离的方式,通过邻居信息计算每个节点对之间的距离,然后通过聚类.匹配的方式来将结构相似的节点放到一起.另一种是基于递归的方式,就是通过递归…

无论是network embedding 还是graph embedding都是通过节点(node)和边的图,学出每个节点的embedding向量. 比较流行的算法有: Model Paper Note DeepWalk [KDD 2014]DeepWalk: Online Learning of Social Representations [Graph Embedding]DeepWalk:算法原理,实现和应用 LINE [WWW 2015]LINE: Large-scale Informa…

作者简介: 吴天龙  香侬科技researcher 公众号(suanfarensheng) 导言 图(graph)是一个非常常用的数据结构,现实世界中很多很多任务可以描述为图问题,比如社交网络,蛋白体结构,交通路网数据,以及很火的知识图谱等,甚至规则网格结构数据(如图像,视频等)也是图数据的一种特殊形式,因此图是一个很值得研究的领域. 针对graph的研究可以分为三类: 1.经典的graph算法,如生成树算法,最短路径算法,复杂一点的二分图匹配,费用流问题等等: 2.概率图模型,将条件概率表达为…

推文<阿里凑单算法首次公开!基于Graph Embedding的打包购商品挖掘系统解析>笔记 从17年5月份开始接触Graph Embedding,学术论文读了很多,但是一直不清楚这技术是否真的能应用于工业界? 最近导师转发给我一篇文章,名为<阿里凑单算法首次公开!基于Graph Embedding的打包购商品挖掘系统解析>,眼界大开! 今天就阅读这篇推文,做一些摘录和笔记...侵删! 传送门:http://mp.weixin.qq.com/s/diIzbc0tpCW4xhbIQu…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26306795 https://arxiv.org/pdf/1411.2738.pdf https://zhuanlan.zhihu.com/p/53194407 https://zhuanlan.zhihu.com/p/58805184   embedding入门到精通的paper,包括graph embedding Word2Vec算法原理: skip-gram: 用一个词语作为输入,来预测它周围的上下文 cbow: 拿一个词语的上…

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:…

图嵌入应用场景:可用于推荐,节点分类,链接预测(link prediction),可视化等场景 一.考虑网络结构 1.DeepWalk (KDD 2014) (1)简介 DeepWalk = Random Walk + Skip-gram 论文链接 作者:Bryan Perozzi, Rami Al-Rfou, Steven Skiena 主要思想: 假设邻域相似,使用DFS构造邻域 step1:DeepWalk思想类似word2vec,word2vec是通过语料库中的句子序列来描述词与词的共现…

Graph Embedding是推荐系统.计算广告领域最近非常流行的做法,是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸:并且已经有很多大厂将Graph Embedding应用于实践后取得了非常不错的线上效果. word2vec和由其衍生出的item2vec是embedding技术的基础性方法,但二者都是建立在"序列"样本(比如句子.推荐列表)的基础上的.而在互联网场景下,数据对象之间更多呈现的是图结构.典型的场景是由用户行为数据生成的物品全局关系图,以及加入更多…

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:…

基于图嵌入的高斯混合变分自编码器的深度聚类 Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embedding, DGG 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 引言 这篇博文主要是对论文“Deep Clustering by Gaussian Mixture Variational Autoencoders with Graph Embe…

[论文阅读笔记] GEMSEC: Graph Embedding with Self Clustering 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 已经有一些工作在使用学习到的节点表示来做社区发现,但是仅仅局限在得到节点表示之后使用聚类算法来得到社区划分,简单说就是节点表示和目标任务分离了,学习到的节点表示并不能很有效地应用于聚类算法(因为可能节点表示向量所在的低维空间中并不存在容易容易划分的簇,从而使用聚类算法也不能得到很好的社区划分结果). (2) 主要贡献 Co…

Paper Information Title:Cauchy Graph EmbeddingAuthors:Dijun Luo, C. Ding, F. Nie, Heng HuangSources:2011, ICMLOthers:71 Citations, 30 References Abstract 拉普拉斯嵌入( Laplacian embedding)为图的节点提供了一种低维表示,其中边权值表示节点对象之间的成对相似性.通常假设拉普拉斯嵌入结果保留了低维投影子空间上原始数据的局部拓扑结…

论文信息 论文标题:Adaptive Graph Encoder for Attributed Graph Embedding论文作者:Gayan K. Kulatilleke, Marius Portmann, Shekhar S. Chandra论文来源:2020, KDD论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 基于 GCN 的方法有三个主要缺点: 图卷积滤波器和权值矩阵的纠缠会损害其性能和鲁棒性: 图卷积滤波器是广义拉普拉斯平滑滤波器的特殊情况,…

论文信息 论文标题:Learning Graph Embedding with Adversarial Training Methods论文作者:Shirui Pan, Ruiqi Hu, Sai-fu Fung, Guodong Long, Jing Jiang, Chengqi Zhang论文来源:2020, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 众多图嵌入方法关注于保存图结构或最小化重构损失,忽略了隐表示的嵌入分布形式,因此本文提出对…

9 Real-Time Streaming Graph Embedding Through Local Actions 11 link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://par.nsf.gov/servlets/purl/10109798&hl=zh-TW&sa=X&ei=SyiOYtaXG-CO6rQPzPWC4Ac&scisig=AAGBfm3aT0E5adlGC7Ygeu2vb7WxgQF2lA…

https://blog.csdn.net/hy_jz/article/details/78877483 基于meta-path的异质网络Embedding-metapath2vec metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks metapath2vec https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3098036是17年发表的,使用基于meta-path的随机游走重构节…

Must-read papers on NRL/NE. github: https://github.com/nate-russell/Network-Embedding-Resources NRL: network representation learning. NE: network embedding. Contributed by Cunchao Tu and Yuan Yao. DeepWalk: Online Learning of Social Representations. …

Paper Information Title:Geom-GCN: Geometric Graph Convolutional NetworksAuthors:Hongbin Pei, Bingzhen Wei, K. Chang, Yu Lei, Bo YangSources:2020, ICLRPaper:Download Code:Download Abstract Message-passing neural networks (MPNNs) 存在的问题:MPNNs 的 aggregat…

Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec…

网络表示学习相关资料 网络表示学习(network representation learning,NRL),也被称为图嵌入方法(graph embedding method,GEM)是这两年兴起的工作,目前很热,许多直接研究网络表示学习的工作和同时优化网络表示+下游任务的工作正在进行中. 清华大学计算机系的一个学习组 新浪微博@涂存超 整理的论文列表:https://github.com/thunlp/NRLpapers,并一直持续更新着,里面详细的列举了最近几年有关网络表示学习(networ…

论文:https://arxiv.org/abs/1803.02349    题外话: 阿里和香港理工联合发布的这篇文章,整体来说,还挺有意思的. 刚开始随便翻翻看看结构图的时候,会觉得:这也能发文章??? 后来,细看后发现:哦~~还不错   文章简介: 基于阿里巴巴电商推荐系统的十亿规模的商品嵌入   与词向量类似,为每一个商品生成一个向量,向量间一一匹配,将相似的设定为推荐的候选 这篇文章的着重点在RS的matching,而不是ranking   针对阿里的数据集应用需要解决的三个难题: 1…

本文是对文献 <Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications> 的内容总结,详细内容请参照原文. 引言 大量的学习任务都要求能处理包含丰富的元素间关联关系的图数据,例如物理系统建模.疾病分类以及文本和图像等非结构数据的学习等.图形神经网络(GNNs)是一种连接模型,通过图形节点之间的消息传递捕获图形的依赖性. 图(Graph)是一种对一组对象(node)及其关系(edge)进行建模的数据结构.由于图结构的强大表示能力,近…

知识图谱(Knowledge Graph,KG)可以理解成一个知识库,用来存储实体与实体之间的关系.知识图谱可以为机器学习算法提供更多的信息,帮助模型更好地完成任务. 在推荐算法中融入电影的知识图谱,能够将没有任何历史数据的新电影精准地推荐给目标用户. 实例描述 现有一个电影评分数据集和一个电影相关的知识图谱.电影评分数据集里包含用户.电影及评分:电影相关的知识图谱中包含电影的类型.导演等属性. 要求:从知识图谱中找出电影间的潜在特征,并借助该特征及电影评分数据集,实现基于电影的推荐系统. 本实…

Generative Graph Models 第八章传统的图生成方法> The previous parts of this book introduced a wide variety of methods for learning representations of graphs. In this final part of the book, we will discuss a distinct but closely related task: the problem of > g…

做过深度学习的小伙伴,大家应该多多少少都听说过Embedding,这么火的Embedding到底是什么呢?这篇文章就用来介绍Embedding.另外,基于深度学习的推荐系统方法或者论文还没有结束,我打算穿插进行讲解,毕竟,深度学习出来的推荐框架的算法实在是太相像了,很难有大的不同.所以,这一篇就聊聊Embedding. 初识Embedding Embedding又被成为向量化,或者向量的映射.Embedding(嵌入)也是拓扑学里面的词,在深度学习领域经常和Manifold(流形)搭配使用.在之…

2 DynGEM: Deep Embedding Method for Dynamic Graphs link:https://arxiv.org/abs/1805.11273v1 Abstract 首先这个嵌入是基于deep autoencoder的 该论文提出了三个主要优势: (1)随着时间的推移,该方法嵌入是稳定的 (2)能处理不断增长的动态图 (3)它比在动态图的每个快照上使用静态嵌入方法具有更好的运行时间 Conclusion DynGEM使用动态扩展的深度自动编码器来捕获高度非线性的…

论文信息 论文标题:Efficient Graph Convolution for Joint Node RepresentationLearning and Clustering论文作者:Chakib Fettal, Lazhar Labiod,Mohamed Nadif论文来源:2021, WSDM论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 一个统一的框架中解决了节点嵌入和聚类问题. 2 Method 整体框架: 2.1 Joint Graph Rep…

[阿里DIN]从论文源码学习 之 embedding_lookup 目录 [阿里DIN]从论文源码学习 之 embedding_lookup 0x00 摘要 0x01 DIN代码 1.1 Embedding概念 1.2 在DIN中的使用 1.3 问题 0x02 相关概念 2.1 one-hot编码 2.2 转换 2.3 Embedding层 2.3.1 意义 2.3.2 常规作用 2.3.3 如何生成 2.4 Embedding与深度学习推荐系统的结合 2.4.1 重要性 2.4.2 预训练方法…

牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari at Univ.of Edinburgh Kristen Grauman at UT Austin Devi Parikh at  TTI-Chicago (Marr Prize at ICCV2011…

实体关系推理与知识图谱补全 Unsupervised Person Slot Filling based on Graph Mining 作者:Dian Yu, Heng Ji 机构:Computer Science Department, Rensselaer Polytechnic Institute 本文的任务为槽填充(Slot Filling),即从大规模的语料库中抽取给定实体(query)的被明确定义的属性(slot types)的值(slot fillers).对于此任务,本文叙述目…