1.Kipf, Thomas N., and Max Welling. "Semi-supervised classification with graph convolutional networks." arXiv preprint arXiv:1609.02907 (2016). 2.Defferrard, Michaël, Xavier Bresson, and Pierre Vandergheynst. "Convolutional neural networks…

来源:KDD 2018 原文:HEER code:https://github.com/GentleZhu/HEER 注: 若有错误,欢迎指正   这篇KDD’18的文章,没有按照常规的方法将所有的node嵌入到同一的空间,因为文章提出 node 因为连接的 edge 类型(type)不同,存在不兼容(incompatibility)的特性,所以最好能够根据不同的edge type来定义不同度量空间(metric space),保持同一个度量空间下,node的兼容性.   1. Abstract…

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…

10 Exploring Temporal Information for Dynamic Network Embedding 5 link:https://scholar.google.com.sg/scholar_url?url=https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9242309/&hl=zh-TW&sa=X&ei=ZiiOYp6gEpT0yASct56wBQ&scisig=AAGBfm3bQgwV0icZGtwl…

11 GloDyNE Global Topology Preserving Dynamic Network Embedding link:http://arxiv.org/abs/2008.01935 Abstract 目前大多数现有的DNE方法的思想是捕捉最受影响的节点(而不是所有节点)或周围的拓扑变化,并相应更新节点嵌入. 这种近似虽然可以提高效率,但由于没有考虑通过高阶近似传播和接收累积拓扑变化的非活跃子网络,因此不能有效地保持动态网络在每个时间步的全局拓扑. 为了应对这一挑战,我们提出了…

从CNN到GCN的联系与区别: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 更加详解Laplacian矩阵: https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/630639025 GCN 实践: https://mp.weixin.qq.com/s/sg9O761F0KHAmCPOfMW_kQ 深度学习时代的图模型,图网络综述: https://mp.weixin.qq.com/s/…

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…

基于文章:探索「老药新用」最短路径:亚马逊AI Lab开源大规模药物重定位知识图谱DRKG,记录了该项目的实际部署与探索过程,供参考. 1. DRKG介绍 大规模药物重定位知识图谱 Drug Repurposing Knowledge Graph (DRKG) 是一种涉及基因.化合物.疾病.生物学过程.副作用和症状的综合性生物知识图.DRKG包括来自六个现有数据库的信息,包括DrugBank.Hetionet.GNBR.String.IntAct .DGIdb,以及从最近的出版物收集的数据,特别…

前言 在大型图中,节点的低维向量embedding被证明了作为各种各样的预测和图分析任务的特征输入是非常有用的.顶点embedding最基本的基本思想是使用降维技术从高维信息中提炼一个顶点的邻居信息,存到低维向量中.这些顶点嵌入之后会作为后续的机器学习系统的输入,解决像顶点分类.聚类.链接预测这样的问题GCN基本思想:把一个节点在图中的高纬度邻接信息降维到一个低维的向量表示. GCN的优点: 可以捕捉graph的全局信息,从而很好地表示node的特征. GCN的缺点: Transductive…