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图神经网络
2024/4/11 19:33:08
第七周.直播.Tree LSTM带读
文章目录摘要IntroductionLong Short-Term Memory NetworksTree-Structured LSTMsChild-Sum Tree-LSTMsN-ary Tree-LSTMsModels本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》公式输入请参考：
在线Latex公式Improved Semantic Representations From Tree-Structure…
图神经网络GNN GCN AlphaFold2 虚拟药物筛选和新药设计
文章目录 图神经网络1. Geometric Deep LearningRepresentation learning 表征学习机器学习的数据类型：序列、网格、图引出GNN 2. Graph Neural NetworksMachine Learning Lifecyclelearning graph is hardFeature Learning in GraphsWays to Analyze NetworksA Nai…
1_图神经网络GNN基础知识学习
文章目录 安装PyTorch Geometric安装工具包 在KarateClub数据集上使用图卷积网络 (GCN) 进行节点分类两个画图函数Graph Neural Networks数据集：Zacharys karate club network.PyTorch Geometric数据集介绍 edge_index使用networkx可视化展示 Graph Neural Networks…
第九周.01.Neural Graph Collaborative Filtering
文章目录CFGNN的原理模型框架论文泛读摘要Introduction其他内容本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》公式输入请参考：
在线Latex公式论文：
Neural Graph Collaborative FilteringPPT代码别人的翻译：https://www.jianshu.com/p/95da…
贝叶斯个性化排序损失函数
贝叶斯个性化排名（Bayesian Personalized Ranking, BPR）是一种用于推荐系统的机器学习方法，旨在为用户提供个性化的排名列表。BPR的核心思想是通过对用户历史行为数据的分析，对用户可能喜欢和不喜欢的物品对（item pair…
![PGL图学习之基于GNN模型新冠疫苗任务[系列九]](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f01089404c218096a6208ebc6deb7342.jpeg)
PGL图学习之基于GNN模型新冠疫苗任务[系列九]
PGL图学习之基于GNN模型新冠疫苗任务[系列九]
项目链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5123296?contributionType1
# 加载一些需要用到的模块，设置随机数
import json
import random
import numpy as np
import pandas as pdimp…
![B.特定领域知识图谱知识推理方案[二]：基于自监督图谱表征算法升级[特征交叉、邻居采样修正、生成学习、对比学习等]](/images/no-images.jpg)
B.特定领域知识图谱知识推理方案[二]：基于自监督图谱表征算法升级[特征交叉、邻居采样修正、生成学习、对比学习等]
推荐参考文章： A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[一]（基于距离的翻译模型:TransE、TransH、TransR、TransH、TransA、RotatE）
A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[二]（DTransE/PairRE：基于表示学习的知识图谱链接预测算法）
A.…
Neo4j入门基础：CREATE，DELETE，SET，REMOVE（看不懂我直接吃...）
1. 创建节点
1.1 创建一个节点
create (s:student1)创建一个标签为student1的节点
1.2 创建多个节点
create (s2:student2),(s3:student3)同时创建两个节点，标签分别为：student2，student3
1.3 创建节点并附带（多个࿰…
【CS224W】(task9)图神经网络的表示能力(GIN图同构模型)
note ranking by discriminative power(input)：sum-multiset > mean-distribution > max-set 【基础部分】GIN图同构模型有效学习图中节点的特征表示，实现图的分类。其中有单射rejective函数（每个x对应一个不同的y）、多重…
图注意网络(GAT)的可视化实现详解
能够可视化的查看对于理解图神经网络(gnn)越来越重要，所以在这篇文章中，我将介绍传统GNN层的实现，然后展示ICLR论文“图注意力网络”中对传统GNN层的改进。 假设我们有一个表示为有向无环图(DAG)的文本文档图。文档0与文档1、2和3有一条边&am…
图神经网络的基本结构
文章目录 图神经网络的基本结构图谱和图傅里叶变换基于频谱域的GNN和基于空间域的GNN的比较图神经网络的任务需求和模型要求任务需求模型要求 图神经网络的实用框架GCN图神经网络的几道面试题 图神经网络的基本结构
图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) 是一类用于处理图数…
论文分享——北邮：基于学习解纠缠因果子结构的图神经网络去偏
作者 ：范少华
研究方向 ：图神经网络
论文标题 ：基于学习解纠缠因果子结构的图神经网络去偏
论文链接 ：https://arxiv.org/pdf/2209.14107.pdf https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.14107 大多数图神经网络(GNNs)通…
百面深度学习-图神经网络
百面深度学习-图神经网络部分
什么是图神经网络？
图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）是深度学习模型的一个类别，专门设计来处理图结构数据。在图结构数据中，实体以节点（vertex࿰…
图神经网络论文笔记（一）——北邮：基于学习解纠缠因果子结构的图神经网络去偏
作者 ：范少华
研究方向 ：图神经网络
论文标题 ：基于学习解纠缠因果子结构的图神经网络去偏
论文链接 ：https://arxiv.org/pdf/2209.14107.pdf https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.14107 大多数图神经网络(GNNs)通…
DGL如何表征一张图
有关于DGL中图的构建
DGL 将有向图表示为一个 DGL 图对象。图中的节点编号连续，从0开始。我们一般通过指定图中的节点数，以及源节点和目标节点的列表，来构建这么一个图。
下面的代码构造了一个图，这个图有五个叶子节点。中心节点…
Graph Neural Networks: Graph Structure Learning
最近研究GNN的应用方面，遇到了很大的瓶颈，所以回归理论，潜心阅读图结构学习的理论知识，也希望给大家在学习时带来帮助，如有错误请私信指正！
Graph Neural Networks: Graph Structure Learning
摘要&#…
解决PyG 报错 from torch_geometric.nn.pool.topk_pool import topk, filter_adj
问题：
使用Pytorch 的 PyG 搭建 图神经网络 报错
can not import topk, filter_adj from torch_geometric.nn.pool.topk_pool 解决
版本问题 语法变化 topk > SelectTopk filter_adj > FilterEdges
from torch_geometric.nn.pool.connect import FilterEd…
使用Pytorch Geometric 进行链接预测代码示例
PyTorch Geometric (PyG)是构建图神经网络模型和实验各种图卷积的主要工具。在本文中我们将通过链接预测来对其进行介绍。
链接预测答了一个问题:哪两个节点应该相互链接?我们将通过执行“转换分割”，为建模准备数据。为批处理准备专用的图数据加载器。在Torch Ge…
碎片笔记｜图数据与图神经网络基础介绍
前言：前段时间了解了一下图神经网络，本篇博客记录一下相关知识，以备不时之需。 强烈推荐这篇博客（作者来自 Google Research），个人认为是图神经网络基础入门的不二选择！ 目录 一、图数据1.1 定义…
![[Datawhale][CS224W]图神经网络(八)](https://img-blog.csdnimg.cn/20210606150918449.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L1BvbGFyaXNSaXNpbmdXYXI=,size_16,color_FFFFFF,t_70)
[Datawhale][CS224W]图神经网络(八)
目录一、图神经网络1.1 为什么卷积神经网络 (CNN) 在图形上失败？1.2 一个GNN网络的结构如图：、基于图神经网络的学术推荐算法(Graph Neural Network based Academic Recommendation Algor…
港大新工作 HiGPT：一个模型，任意关系类型 ！
论文标题： HiGPT: Heterogeneous Graph Language Model
论文链接： https://arxiv.org/abs/2402.16024
代码链接： https://github.com/HKUDS/HiGPT
项目网站： https://higpt-hku.github.io/
1. 导读
异质图在各种领域…
图神经网络实战——图论基础
图神经网络实战——图论基础 0. 前言1. 图属性1.1 有向图和无向图1.2 加权图和非加权图1.3 连通图和非连通图1.4 其它图类型 2. 图概念2.1 基本对象2.2 图的度量指标2.2 邻接矩阵表示法 3. 图算法3.1 广度优先搜索3.2 深度优先搜索 小结系列链接 0. 前言
图论 (Graph theory) …
异常检测 | Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测
异常检测 | Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测 目录 异常检测 | Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测效果一览基本介绍模型描述程序设计参考资料 效果一览 基本介绍 Matlab基于GNN图神经网络的异常数据检测。其核心思想是学习一个函数映射。本次使用人类活动数据&#…
第十周.02.LightGCN
文章目录NGCF回顾First-order Propagationhigh-order connectivityNGCF vs GNNLightGCN摘要3.1 LightGCN3.2 Model Analysis实验本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》公式输入请参考：
在线Latex公式本周主要是讲解GNN简化模型，这个研究方向不是…
图神经网络实战——图论
图神经网络实战——图论 0. 前言1. 图属性1.1 有向图和无向图1.2 加权图与非加权图1.3 连通图非连通图1.4 其它图类型 2. 图概念2.1 基本对象2.2 图的度量指标2.2 邻接矩阵表示法 3. 图算法3.1 广度优先搜索3.2 深度优先搜索 小结系列链接 0. 前言
图论 (Graph theory) 是数学…
Re46：读论文 DAGNN Towards Deeper Graph Neural Networks
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录
论文名称：Towards Deeper Graph Neural Networks 模型简称：DAGNN
本文是2020年KDD论文，下载地址是https://www.kdd.org/kdd2020/accepted-papers/view/towards-deeper-graph-neural-networks 本文主要关注在…
Adversarial Attack on Graph Structured Data（2018 PMLR）
Adversarial Attack on Graph Structured Data----《图结构数据的对抗攻击》
摘要 基于图结构的深度学习已经在各种应用中显示出令人兴奋的结果。然而，与图像或文本对抗攻击和防御的大量研究工作相比，此类模型的鲁棒性却很少受到关注。在本文中…
![PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6bd4e7bafcc2405f63cf2124f9924c02.jpeg)
PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]
PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]
项目链接：一键fork直接跑程序 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5054122?contributionType1
0.前言-学术界业界论文发表情况
ICLR2023评审情况：
ICLR2023的评审结果已经正式发布&a…
【论文阅读】《PRODIGY: Enabling In-context Learning Over Graphs》
文章目录 0、基本介绍1、研究动机2、创新点3、挑战4、准备4.1、图上分类任务4.2、少样本提示4.3、提示图表示4.3.1、Data graph G D \mathcal{G}^D GD4.3.2、task graph G T \mathcal{G}^T GT 5、方法论5.1、提示图上的信息传播架构5.1.1、Data graph Message Passing5.1.2、…
图神经网络实战（5）——常用图数据集
图神经网络实战（5）——常用图数据集 0. 前言0. 图数据集介绍2. Cora 数据集3. Facebook Page-Page 数据集小结系列链接 0. 前言
图数据集往往比单纯的连接集合更丰富，节点和边也可以具有表示分数、颜色、单词等的特征。在输入数据中包含这些…
图神经网络实战（2）——图论基础
图神经网络实战（2）——图论基础 0. 前言1. 图属性1.1 有向图和无向图1.2 加权图和非加权图1.3 连通图和非连通图1.4 其它图类型 2. 图概念2.1 基本对象2.2 图的度量指标2.2 邻接矩阵表示法 3. 图算法3.1 广度优先搜索3.2 深度优先搜索 小结系列链接 0. 前…
第十二周.直播.DGL-KG, LifeSci讲解
文章目录知识图谱背景DGL-KELifeSci双线性系列RESCAL摘要2. Modelling and Notation模型DistMult摘要模型ConvE为什么是2D不是1D卷积模型本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》公式输入请参考：
在线Latex公式DGL有三个比较知名的开源库，DGL-KG,…
第十一周.01.GNN sampling
文章目录摘要IntroductionBACKGROUNDPROPOSED ALGORITHM原始GCN原始mini-batch SGDEmbedding utilization改进mini-batch SGD3.1 Vanilla Cluster-GCN3.2 Stochastic Multiple Partitions本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》公式输入请参考：
在线Latex公…
第七周.02.Tree LSTM代码讲解
文章目录任务和数据集介绍导入数据Step 1: Batching题外话：代码Step 2: Tree-LSTM cell with message-passing APIsStep 3: Define traversalTree LSTM模型main函数本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》公式输入请参考：
在线Latex公式之前的论…
第七周.01.Message更新讲解+GCN实例
文章目录update_allsend_and_recvBuilt-in Function实例代码本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》公式输入请参考：
在线Latex公式update_all和send_and_recv是图网中非常重要两个函数，用人话来描述就是我们要如何汇聚邻居的信息：1、…
第八周.直播.Transformer in Graph
文章目录注意力基础知识论文带读摘要论文结构3.1 Structural Encodings in Graphormer3.1.1Centrality Encoding3.1.2 Spatial Encoding3.1.3 Edge Encoding in the Attention本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》公式输入请参考：
在线Latex公式注意力基础…
基于多尺度超图的特征对齐网络--细胞定位
Paper Link：Multi-scale Hypergraph-based Feature Alignment Network for Cell Localization
Code：https://github.com/Boli-trainee/MHFAN/tree/main 核心思想：利用多尺度超图来统一解决定位任务中形状、尺度和颜色方面的显著变化带来的挑…
从池化的角度看GNN（包含PR-GNN，EdgePool等7篇论文）下篇
从池化的角度看GNN（包含PR-GNN，EdgePool等7篇论文）下篇 前言一些总结一些早期论文的简要介绍5️⃣论文StructPool：《StructPool: Structured Graph Pooling via Conditional Random Fields》6️⃣论文ASAP：《ASAP: Ada…
图神经网络系列【PyTorch geometric】torch_geometric 基础全回顾
山再高，往上攀，总能登顶；路再长，走下去，定能到达。 🎯作者主页：追光者♂🔥 🌸个人简介：计算机专业硕士研究生💖、2022年CSDN博客之星人工智能领域TOP4🌟、阿里云社区特邀专家博主🏅、CSDN-人工智能领域新星创作者🏆、预期2023年10月份 准CSDN博…
图表示学习 Graph Representation Learning chapter1 引言
图表示学习 Graph Representation Learning chapter1 引言 前言1.1图的定义1.1.1多关系图1.1.2特征信息 1.2机器学习在图中的应用1.2.1 节点分类1.2.2 关系预测1.2.3 聚类和组织检测1.2.4 图分类、回归、聚类 前言
虽然我并不研究图神经网络，但是我认为图高效的表示…
第十周.01.SGCN
文章目录GCN回顾SGCN摘要IntroductionSimple Graph Convolution（模型介绍）模型的notation2.1 GCN2.2 SGC谱域分析实验（略）DGL源码分析本文内容整理自深度之眼《GNN核心能力培养计划》公式输入请参考：
在线Latex公式本周…
Code Lab - 34
GAT里面有一些地方看的不是太懂（GAT里Multi Attention的具体做法），暂时找了参考代码，留一个疑问 1. 一个通用的GNN Stack
import torch_geometric
import torch
import torch_scatter
import torch.nn as nn
import torch.nn.fun…
调研图基础模型（Graph Foundation Models）
🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 图基础模型（Graph Foundation Models，简称 GFMs） 是一种经过预训练的图大模型，旨在处理不同领域的图数据和任务。让我们详细探讨一下这个概念。
Github …
PyTorch Geometric基本教程
PyG官方文档 # Install torch geometric
!pip install -q torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.2cu102.html
!pip install -q torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.2cu102.html
!pip install -q torch-geometricimport t…
Python GCN、GAT、MP等图神经网络学习，从入门全面概述和讲解GNN，入门到精通图神经网络
1. 图的分类：
1.1 根据边的方向性： 有向图（Directed Graph）：图中的边具有方向性，表示节点之间的单向关系。例如，A指向B的边表示节点A指向节点B。无向图（Undirected Graph&a…
浅谈活动场景下的图算法在反作弊应用
作者 | ANTI 导读 随着反作弊与作弊黑产对抗愈发激烈，作弊手段日新月异，我们也不断尝试新的方法解决新的作弊问题。本文主要介绍在活动场景下，应用图算法解决社团类型作弊问题。图模型不仅能够同时融入图的拓扑结构和节点的特征进行学习&…
【CS224W】(task3)NetworkX工具包实践
note
节点可以为任意可哈希的对象，比如字符串、图像、XML对象，甚至另一个Graph、自定义的节点对象。通过这种方式可以自由灵活地构建：图为节点、文件为节点、函数为节点，等灵活的图形式。暂时省略：【B5】计算机网络图…
【GNN 1】PyG实现图神经网络，完成节点分类任务，人话、保姆级教程
我们来做一个节点分类的任务，选择的数据集是Karate Club，Karate是空手道的意思，所以这就是一个空手道俱乐部的数据。
简而言之，这个数据集，包含34个节点，156条无向无权边，结点总共分为4类&…
B.特定领域知识图谱知识推理方案[一]：基于表示学习的知识感知推理算法[对抗负采样、Logic Rule，链接预测任务]在关系预测、推荐场景下应用
推荐文章：
推荐参考文章： A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[一]（基于距离的翻译模型:TransE、TransH、TransR、TransH、TransA、RotatE）
A.特定领域知识图谱知识推理方案：知识图谱推理算法综述[二]（DTransE/PairRE：基于表示学习的知识图谱链接预…
深度学习（36）—— 图神经网络GNN（1）
深度学习（36）—— 图神经网络GNN（1）
这个系列的所有代码我都会放在git上，欢迎造访 文章目录 深度学习（36）—— 图神经网络GNN（1）1. 基础知识2.使用场景3. 图卷积神经网…
使用DGL实现GAT（并在6个节点的2分类图中进行简单应用）
formal文件（在cora数据集上的应用） import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from dgl.data import CoraGraphDataset
import time
import numpy as np
from visdom import Visdom
import dgl
device torch.device(cuda if…
GNN Maximum Flow Problem (From Shusen Wang)
Maximum Flow Problem
ShusenWang 图数据结构和算法课程笔记 Slides
Maximum Flow Problem Description Naive Algorithm Residual Capacity - FlowLeft: Original GraphRight: Residual Graph - Bottleneck capacity 2- Iteration 2:- Find an augmenting path: s -&g…
图表示学习 Graph Representation Learning chapter2 背景知识和传统方法
图表示学习 Graph Representation Learning chapter2 背景知识和传统方法 2.1 图统计和核方法2.1.1 节点层次的统计和特征节点的度 节点中心度聚类系数Closed Triangles, Ego Graphs, and Motifs 图层次的特征和图的核节点袋Weisfieler–Lehman核Graphlets和基于路径的方法 邻域…
图神经网络（GNN）最新顶会论文汇总【附源码】
得益于强大的建模和分析能力，图神经网络（GNN）在社交网络分析、推荐系统、知识图谱、文本分析、等诸多领域得到了广泛的应用，目前已成为了人工智能领域的热门研究方向。
在今年的各大顶会获奖论文中，图神经网络相关的论…
【图神经网络】10分钟掌握图神经网络及其经典模型
10分钟掌握图神经网络及其经典模型1. 图的基本概念1.1 图的表示2. 图神经网络的基本概念2.1 了解图神经网络2.2 消息传递2.3 最后的向量表征有什么用？3. 经典的图神经网络模型3.1 GCN： Graph Convolution Networks3.2 GraphSAGE：归纳式学习框…
深度之眼Paper带读笔记GNN.04.metapath2vec
文章目录前言论文结构基础知识补充研究背景本文研究的对象模型框架研究意义研究成果论文泛读摘要核心论文标题论文精读metapath2vec详解问题定义细节一：Heterogeneous skip-gram细节二：Meta-Path-Based Random Walks细节三：softmax and negat…
Code Lab - 2
pip install torch-scatter -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.2cu102.html
pip install torch-sparse -f https://pytorch-geometric.com/whl/torch-1.10.2cu102.html
pip install torch-geometric
pip install ogb 1. PyG Datasets PyG有两个类，用…
TPAMI 2022 | RC-Explainer：图神经网络的强化因果解释器
文章目录 一、论文关键信息二、基础概念三、主要内容1. Motivations2. Insights3. 解决方案的关键四、总结与讨论CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ 一、论文关键信息
论文标题：Reinforced Causal Explainer for Graph Neural Networks 期刊信息：IEEE Transact…
⑩【图神经网络×自监督×时空】视频自监督学习、时间对比图学习、多尺度时间依赖性(长期、短期) 、频域学习
你无法同时拥有青春和对青春的感悟。
最是人间留不住，朱颜辞镜花辞树。 🎯作者主页： 追光者♂🔥 🌸个人简介： 💖[1] 计算机专业硕士研究生💖 🌟[2] 2022年度博客之星人工智能领域TOP4🌟 🏅[3] 阿里云社区特邀专家博主🏅 🏆[4] CSDN…
书 | 图理论 | 2020年GraphSage提出者William L. Hamilton《图表示学习》
原创 W. L. Hamilton 图科学实验室Graph Science Lab 2022-06-26 00:00 发表于台湾 收录于合集 #书籍6个 #图理论18个 摘要 从电信网络到量子化学，图结构数据在整个自然科学和社会科学中无处不在。将关系归纳偏差构建到深度学习架构中对于创建可以从此类数据中学习…
DeepWalk: Online Learning of Social Representations（2014 ACM SIGKDD）
DeepWalk: Online Learning of Social Representations----《DeepWalk：用于图节点嵌入的在线机器学习算法》 DeepWalk 是将 word2vector 用到 GNN 上 DeepWalk： 将 Graph 的每个节点编码为一个 D 维向量（无监督学习），E…
深度学习（37）—— 图神经网络GNN（2）
深度学习（37）—— 图神经网络GNN（2）
这一期主要是一些简单示例，针对不同的情况，使用的数据都是torch_geometric的内置数据集 文章目录 深度学习（37）—— 图神经网络GNN（…
DGL在异构图上进行消息传递
异构图是包含不同类型的节点和边的图。不同类型的节点和边常常具有不同类型的属性。这些属性旨在刻画每一种节点和边的特征。在使用图神经网络时，根据其复杂性， 可能需要使用不同维度的表示来对不同类型的节点和边进行建模。
异构图上的消息传递可以分为…
图神经网络（GNN）性能优化方案汇总，附37个配套算法模型和代码
图神经网络的表达能力对其性能和应用范围有着重要的影响，是GNN研究的核心问题和发展方向。增强表达能力是扩展GNN应用范围、提高性能的关键所在。
目前GNN的表达能力受特征表示和拓扑结构这两个因素的影响，其中GNN在学习和保持图拓扑方面的缺陷是限制表…
图神经网络（Graph Neural Networks）简单介绍
文章目录 图神经网络（Graph Neural Networks）简单介绍什么是图神经网络图神经网络的基本概念1. 图（Graph）2. 邻接矩阵（Adjacency Matrix）3. 图信号（Graph Signal）4. 图卷积ÿ…
推荐系统峰会：图与推荐系统
文章目录 图机器学习在京东视频召回中的应用提纲背景图召回架构图业务特色图召回总结 图算法在蚂蚁集团营销推荐场景的应用目录背景基金推荐长尾推荐 图模型在百度推荐系统的实践与思考目录图背景介绍常用算法Feed流图模型演进历程 GNN跨域推荐在微信业务上的应用目录GNN跨域遇…
论文阅读笔记《DEEP GRAPH MATCHING CONSENSUS》
核心思想 本文提出一种基于图神经网络的图匹配方法，首先利用节点相似度构建初始的匹配关系，然后利用局部的一致性对初始的匹配关系进行迭代优化，不断筛除误匹配点，得到最终的匹配结果。本文还提出几种措施来降低计算复杂度&#x…
利用小批量训练的方法在子图中进行消息传递
如果用户只想更新图中的部分节点，可以先通过想要囊括的节点编号创建一个子图， 然后在子图上调用 update_all() 方法。例如：
nid [0, 2, 3, 6, 7, 9]
sg g.subgraph(nid)
sg.update_all(message_func, reduce_func, apply_node_func)同时也…
各种同质图神经网络模型的理论和节点表征学习任务的集合包rgb_experiment
诸神缄默不语-个人CSDN博文目录
最近更新时间：2023.5.10 最早更新时间：2023.5.10
本文仅考虑同质图setting下的模型。 对于异质图场景，可以参考我写的另一篇博文：异质图神经网络（持续更新ing…）
node2ve…
![[Datawhale][CS224W]图机器学习(二)](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/c5fffac80ff9c29f4fedbb86c97d6f68.png)
[Datawhale][CS224W]图机器学习(二)
文章目录一、概述1.1 图的结构1.2 特征处理1.3 学习任务1.3.1 节点分类1.3.2 链接预测1.3.3 图级任务二、传统方法三、统计特征与核方法3.1 节点层面3.2 连接层面3.3 图层面3.4 节点袋参考文献Datawhale开源学习社区 x 同济子豪兄 Stanford课程中文精讲系列笔记本文同时发布在&…
【图神经网络】10种常用的图神经网络框架对比分析
10种常用的图神经网络框架对比分析图神经网络简介图神经网络框架介绍1. DGL2. PyTorch Geometric3. NeuGraph4. EnGN5. Euler6. AliGraph7. Roc8. PSGraph9. AGL10. PGL图神经网络框架对比分析1. 系统架构2. 处理模型3. 图分区策略4. 通信优化策略5. 社区活跃度与框架易用性参考…