论文标题:Translating Embeddings for Modeling Multi-relational Data 标题翻译:多元关系数据翻译嵌入建模 摘要: 考虑多元关系数据的实体和关系在低维向量空间的嵌入问题.我们的目标是提出一个权威模型,该模型比较容易训练,包含一组简化了的参数,并且能够扩展到非常大的数据库.因此,我们提出了TransE,一个将关系作为低维空间实体嵌入的翻译的方法.尽管它很简单,但是这种假设被证明是强大的,因为大量的实验表明在两个知识库连接预测方面,TransE明
參考:JMLR的paper<an introduction to variable and feature selection> we summarize the steps that may be taken to solve a feature selection problem in a check list: 1. Do you have domain knowledge? If yes, construct a better set of "ad hoc" fea
文章:Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features 作者:Mathilde Caron, Piotr Bojanowski, Armand Joulin, and Matthijs Douze 来自于:Facebook AI Research 发表于:ECCV 2018 目录 •相关链接 •相关方法介绍 •文章出发点 •文章亮点与贡献 •方法细节 •实验结果 •分析与总结 相关链接 论文:https://arxiv.or
论文信息 论文标题:CGC: Contrastive Graph Clustering for Community Detection and Tracking论文作者:Namyong Park, Ryan Rossi, Eunyee Koh, Iftikhar Ahamath Burhanuddin, Sungchul Kim, Fan Du, Nesreen Ahmed, Christos Faloutsos论文来源:2022, AAAI论文地址:download 论文代码:download