实验结果表明可以有效地学习图的嵌入。 作者提出两种基于对抗正则化的图自动编码方法:即对抗正则化图自动编码器(ARGA)和对抗正则化变分图自动编码器(ARVGA),使用图卷积网络作为编码器,以强制潜码匹配先验高斯分布的对抗原则对编码器进行训练。实验证明了算法在链接预测,图聚类和图可视化任务方面大大优于baseline。 一、...
图嵌入的方法 图表示学习主要分为: 基于图结构的表示学习 基于图特征的表示学习 如图1,基于图结构的表示学习对结点的向量表示只来源于图的拓扑结构( x 的邻接矩阵表达的图结构),只是对图结构的单一表示,缺乏对图结点特征消息的表示。典型方法如DeepWalk、Node2vec、Metapath2vec、LINE(first-order proximity和second...
与图机器学习的一个主要问题是找到一种表示(或编码)图结构的方法,以便机器学习模型可以轻松地利用它[1]。一般情况下机器学习中解决这个问题需要通过与模型相关联的结构化表格数据来学习某种表示,这在以前是通过统计测量或核函数来进行的。近年来趋势已经转向对图进行编码以生成嵌入向量来训练机器学习模型。 机器学习模型...
此外,底层离散图域可以是固定的,即直推学习设置(如预测一个大型社交网络中的用户属性),但也可以在归纳学习设置中有所变化(如预测分子属性,每个分子是一个图)。 最后,尽管大多数半监督和无监督的方法都可以在欧几里得向量空间中学习表示形式,但最近人们对非欧几里得表示学习感兴趣,该学习旨在学习非欧几里得嵌入空间(例...
图表示学习方法主要分为两大类：基于图结构的表示学习和基于图特征的表示学习。基于图结构的表示学习关注于通过图的拓扑结构来对节点进行向量表示。例如，DeepWalk、Node2vec、Metapath2vec和LINE等方法，它们的向量表示主要来源于图的邻接矩阵，能够体现出图的结构特性，但对于节点的特征信息考虑不足。如图1...
图卷积网络(GCN)是一种基于图结构的深度学习方法,通过逐层聚合每个节点的邻居节点信息,学习节点的低维表示。在无监督的设置下,GCN可以通过重构邻接矩阵或通过自动编码器框架来进行训练。 GCN 在知识图谱嵌入中具有出色的表现,特别是在处理稀疏数据和捕捉高阶邻域信息方面。
1.一种基于注意力机制的异构图嵌入学习方法,其特征在于:包括如下步骤:步骤1,通过类型转换矩阵将异构图中的所有节点转换到统一的特征空间;步骤2,设计类型级注意力学习给定节点对于不同类别的邻居的注意力权重;步骤3,设计节点级注意力学习基于元路径的邻居节点注意力权重,并根据注意力权重进行加权聚合得到基于特定元路径的...
一、半监督学习中的图嵌入方法的背景和意义 半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的学习方法，它利用有标签和无标签的数据进行训练，以提高模型的性能。在半监督学习中，图嵌入方法被广泛应用于数据表示和特征学习。图嵌入方法通过将数据映射到低维空间中的向量表示，可以更好地捕捉数据之间的关系和结构，从而...
一、知识图谱嵌入式表示学习方法概述 知识图谱嵌入式表示学习方法是一种基于向量表示的知识图谱推理技术。它通过将知识图谱中的实体和关系映射到连续向量空间中,使得相似的实体和关系在向量空间中距离较近,不相似的实体和关系在向量空间中距离较远。这种向量表示能够更好地表示实体和关系之间的潜在语义关系,从而为知识图谱...
为了避免这种手工操作,在第二篇论文中,谷歌提出了一种自动学习最优超参数的方法。 具体来说,许多图嵌入方法(如 DeepWalk)都采用随机游走来探索给定节点周围的上下文(即直接相邻点、间接相邻点等)。这样的随机游走会产生许多超参数,这些超参数允许调整图形的局部搜索,从而调节嵌入到附近节点的注意力。