作者将图神经网络概括为因子图神经网络(FGNN),以捕获更高阶的依赖关系。 作者证明,FGNN能够表示最大乘积置信度传播(Max-Product Belief Propagation),这是一种基于概率图模型的近似推理算法。因此,当Max-Product表现出色时,它就能表现出色。在合成数据集和真实数据 ...
这是GMNN(Graph Markov Neural Networks) 模型的实现。 GMNN集成了 统计关系学习方法 (例如关系Markov网络和Markov逻辑网络)和 图神经网络 (例如图卷积网络和图注意力网络),用于半监督对象分类。 GMNN使用条件随机场来定义以对象特征为条件的所有对象标签的联合分布,并且可以使用 似然 优化该框架 伪 变异EM算法 算法 ...
功能:GraphAgent 能够自动构建知识图谱,解释用户查询并执行任务。技术:结合图神经网络和大型语言模型,处理复杂的数据关系。应用:广泛应用于学术网络分析、电子商务推荐和金融风险管理等领域。GraphAgent 是什么研发机构:由香港大学和香港科技大学(广州)联合推出。数据处理能力:能够处理现实世界中结构化(如图连接)和非结构化...
虽然LLMs擅长处理自然语言,但它们往往难以有效地遍历通常需要多跳关系来回答KGQA任务的复杂关系。本文介绍了GNN-RAG,这是一个新颖的框架,通过协同地结合图神经网络(GNNs)和LLMs的优势来弥合这一差距。 本文确定了现有KGQA方法中的一个关键痛点:LLMs在进行有效的多跳推理方面存在困难。传统方法,如语义解析,依赖于将...