论文信息 论文标题:Data Augmentation for Deep Graph Learning: A Survey论文作者:Kaize Ding, Zhe Xu, Hanghang Tong, Huan Liu论文来源:2022, arXiv论文地址:download 1 介绍 本文主要总结图数据增强,并对该领域的代表性方法做出归类分析. DGL 存在的两个问题: 次优图问题:图中包含不确定.冗余.错误和缺失的节点特征或图结构边. 有限标签问题:标签数据成本高,目前大部分 DGL 方法是…

论文标题:DEEP GRAPH INFOMAX 论文方向:图像领域 论文来源:2019 ICLR 论文链接:https://arxiv.org/abs/1809.10341 论文代码:https://github.com/PetarV-/DGI 摘要 DGI,一种以无监督的方式学习图结构数据中节点表示的一般方法.DGI 依赖于最大限度地扩大图增强表示和目前提取到的图信息之间的互信息--两者都是使用已建立的图卷积网络体系结构导出的.对于图增强表示,是根据目标节点所生成的子图,因此可以用于下游节点的…

Paper Information 论文标题:Deep Graph Contrastive Representation Learning论文作者:Yanqiao Zhu, Yichen Xu, Feng Yu, Q. Liu, Shu Wu, Liang Wang论文来源:2020, ArXiv论文地址:download 代码地址:download Abstract 在本文中,作者提出了一个利用节点级对比目标的无监督图表示学习框架.具体来说,通过破坏原始图去生成两个视图,并通过最大化这两个视图…

论文信息 论文标题:Deep Graph Clustering via Dual Correlation Reduction论文作者:Yue Liu, Wenxuan Tu, Sihang Zhou, Xinwang Liu, Linxuan Song, Xihong Yang, En Zhu论文来源:2022, AAAI论文地址:download 论文代码:download 1 介绍 表示崩塌问题:倾向于将所有数据映射到相同表示.     2 方法 2.1 整体框架     该框架包括两个模块…

论文信息 论文标题:Deep Graph Clustering via Mutual Information Maximization and Mixture Model论文作者:Maedeh Ahmadi, Mehran Safayani, Abdolreza Mirzaei论文来源:2022, arXiv 论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 结合高斯混合模型+对比学习. 2 Method 总体框架   2.1 Node Embedding En…

这篇论文提出了AlexNet,奠定了深度学习在CV领域中的地位. 1. ReLu激活函数 2. Dropout 3. 数据增强 网络的架构如图所示 包含八个学习层:五个卷积神经网络和三个全连接网络,并且使用了最大池化. RELU非线性层 传统的神经网络的输出包括$tanh$ 和 $ y = (1+e^{-x})^{-1}$,namely sigmoid. 在训练阶段的梯度下降的过程中, 饱和的非线性层比非饱和的非线性层下降得更慢. -- RELU 可以加快训练的速度,与饱和非线性函数相比达到相同…

论文信息 论文标题:Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling论文作者:Zekarias T. Kefato, Sarunas Girdzijauskas论文来源:2021, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 介绍 本文核心贡献: 使用孪生网络隐式实现对比学习: 本文提出四种特征增强方式(FA): 2 相关工作 Graph Neural Networks GCN…

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…

论文信息 论文标题:Attributed Graph Clustering via Adaptive Graph Convolution论文作者:Xiaotong Zhang, Han Liu, Qimai Li, Xiao-Ming Wu论文来源:2019, IJCAI论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 关于GNN 是低通滤波器的好文. 2 Method 2.1 Graph Convolution 2.1.1 Basic idea 为正式定义图…

论文信息 论文标题:Node Representation Learning in Graph via Node-to-Neighbourhood Mutual Information Maximization论文作者:Wei Dong, Junsheng Wu, Yi Luo, Zongyuan Ge, Peng Wang论文来源:CVPR 2022论文地址:download论文代码:download 1 摘要 在本工作中,我们提出了一种简单而有效的自监督节点表示学习策略,通过直接最大化节点的…

Paper information Titile:Deep Fusion Clustering Network Authors:Wenxuan Tu, Sihang Zhou, Xinwang Liu, Xifeng Guo, Zhiping Cai, En Zhu, Jieren Cheng Sources:2020, AAAI Code:Download Paper:Download Others:4 Citations, 41 References Abstract The disadva…

Paper Information Title:<Attention-driven Graph Clustering Network>Authors:Zhihao Peng, Hui Liu, Yuheng Jia, Junhui HouSource:2021, ACM MultimediaOther:1 Citations, 46 ReferencesPaper:DownloadCode:DownloadTask: Deep Clustering.Graph Clustering.Graph…

论文信息 论文标题:Structural and Semantic Contrastive Learning for Self-supervised Node Representation Learning论文作者: Kaize Ding .Yancheng Wang .Yingzhen Yang.…

论文信息 论文标题:Self-Attention Graph Pooling论文作者:Junhyun Lee, Inyeop Lee, Jaewoo Kang论文来源:2019, ICML论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 图池化三种类型: Topology based pooling: Hierarchical pooling:(使用所有从 GNN 获得的节点表示) Hierarchical pooling: 关于 Hierarchical p…

论文信息 论文标题:Federated Graph Attention Network for Rumor Detection论文作者:Huidong Wang, Chuanzheng Bai, Jinli Yao论文来源:2022, arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 现有的谣言检测模型都是为单一的社交平台构建的,这忽略了跨平台谣言的价值.本文将联邦学习范式与双向图注意网络谣言检测模型相结合,提出了用于谣言检测的联邦图注意网络(Fed…

Paper Information Title:Variational Graph Auto-EncodersAuthors:Thomas Kipf, M. WellingSoures:2016, ArXivOthers:1214 Citations, 14 References 1 A latent variable model for graph-structured data VGAE 使用了一个 GCN encoder 和 一个简单的内积 decoder ,架构如下图所示: Defini…

论文信息 论文标题:Iterative Graph Self-Distillation论文作者:Hanlin Zhang, Shuai Lin, Weiyang Liu, Pan Zhou, Jian Tang, Xiaodan Liang, Eric P. Xing论文来源:2021, ICLR论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 创新点:图级对比. 2 Method 整体框架如下: 2.1 Iterative Graph Self-Distil…

论文信息 论文标题:GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training论文作者:Jiezhong Qiu, Qibin Chen, Yuxiao Dong, Jing Zhang, Hongxia Yang, Ming Ding, Kuansan Wang, Jie Tang论文来源:2020, KDD论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 本文的预训练任务:子图实例判…

Paper Information 论文标题:Contrastive Multi-View Representation Learning on Graphs论文作者:Kaveh Hassani .Amir Hosein Khasahmadi论文来源:2020, ICML论文地址:download论文代码:download Abstract 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.与视觉表示学习不同,对于图上的对比学习,将视图的数量增加到两个以上或对比多尺度编码并不…

一.基本信息 论文题目:<DeepWalk: Online Learning of Social Representations>发表时间:  KDD 2014论文作者:  Bryan Perozzi.Rami Al-Rfou.Steven Skiena论文地址:  https://dl.acm.org/citation.cfm?id=2623732 二.前言 普通的邻接矩阵在存储的关系很多时,纬度将变得很高,而进行矩阵分解是一个相当费时复杂的过程,因此通过矩阵分解的方法进行网络的表示学习,目…

论文信息 论文标题:Automated Self-Supervised Learning for Graphs论文作者:Wei Jin, Xiaorui Liu, Xiangyu Zhao, Yao Ma, Neil Shah, Jiliang Tang论文来源:2022, ICLR论文地址:download论文代码:download Abstract 研究现状: 不同的代理任务对不同数据集的下游任务的影响不同,表明代理任务的使用对于图的自监督学习至关重要: 当前工作大多基于单一的代理任务: 本…

论文信息 论文标题:Debiased Contrastive Learning论文作者:Ching-Yao Chuang, Joshua Robinson, Lin Yen-Chen, Antonio Torralba, Stefanie Jegelka论文来源:2020, NeurIPS论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 观察的结果:将拥有不同标签的样本作为负样本能显著提高性能. 对比学习思想:鼓励相似对 $\left(x, x^{+}\righ…

论文标题:Prototypical Contrastive Learning of Unsupervised Representations 论文方向:图像领域,提出原型对比学习,效果远超MoCo和SimCLR 论文来源:ICLR2021 论文链接:https://arxiv.org/abs/2005.04966 论文代码:https://github.com/salesforce/PCL Part1 概述 本文提出了一个将对比学习与聚类联系起来的无监督表示学习方法:Prototypical C…

论文信息 论文标题:Bootstrapped Representation Learning on Graphs论文作者:Shantanu Thakoor, Corentin Tallec, Mohammad Gheshlaghi Azar, Rémi Munos, Petar Veličković, Michal Valko论文来源:2021, ArXiv论文地址:download 论文代码:download 1 介绍 研究目的:对比学习中不适用负样本. 本文贡献: 对图比学习不使用负样本 2…

论文信息 论文标题:Label-invariant Augmentation for Semi-Supervised Graph Classification论文作者:Han Yue, Chunhui Zhang, Chuxu Zhang, Hongfu Liu论文来源:2022,NeurIPS论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 我们提出了一种图对比学习的标签不变增强策略,该策略涉及到下游任务中的标签来指导对比增强.值得注意的是,我们不生成任何图形…

Paper Information Title:<Improved Deep Embedded Clustering with Local Structure Preservation>Authors:Xifeng Guo, Long Gao, Xinwang Liu, Jianping YinSources:2017, IJCAIOther:69 Citations, 71 ReferencesPaper:DownloadCode:Download Abstract 本文解决的问题:先前根据…

论文信息 论文标题:SimGRACE: A Simple Framework for Graph Contrastive Learning without Data Augmentation论文作者:Jun Xia, Lirong Wu, Jintao Chen, Bozhen Hu, Stan Z. Li论文来源:2022, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 对比学习种数据增强存在的三个问题: First, the augmentati…

论文信息 论文标题:Towards Unsupervised Deep Graph Structure Learning论文作者:Yixin Liu, Yu Zheng, Daokun Zhang, Hongxu Chen, Hao Peng, Shirui Pan论文来源:2022, WWW Best Paper Award candidate论文地址:download  论文代码:download 1 Introduction Deep GSL(深度图结构学习):在节点分类任务的监督下和GN…

论文信息 论文标题:Shift-Robust GNNs: Overcoming the Limitations of Localized Graph Training Data论文作者:Qi Zhu, Natalia Ponomareva, Jiawei Han, Bryan Perozzi论文来源:2021, NeurIPS论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 半监督学习通过使用数据之间的关系(即边连接关系,会产生归纳偏差),以及一组带标签的样本…

A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation 论文解读(SIGMOD 2021) 本篇博客是对A Unified Deep Model of Learning from both Data and Queries for Cardinality Estimation的一些重要idea的解读,原文连接为:A Unified Deep Model of Learning f…