Graph Embedding总结

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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

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…

关于embedding-深度学习基本操作【Word2vec, Item2vec，graph embedding】

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…

GNN 相关资料记录；GCN 与 graph embedding 相关调研

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:…

Graph Embedding Review：Graph Neural Network(GNN)综述

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…

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 使用方法

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…