图网络:包含图表示学习(Graph Embedding)和图神经网络(Graph Neural Network, GNN)。近年来,Graph Embedding和GNN成为网络数据分析与应用的热点研究问题, 1.2 深度学习介绍 深度学习技术为计算机视觉(人脸识别)、语音识别、自然语言处理、强化学习(AlphaGo)等领域的发展做出了重要的贡献。深度学习作为一种如此重要的技术,...
这是PKU-DAIR实验室和阿里巴巴联合研究成果,文章于2022年被ACM Computing Surveys (CSUR:IF10.22)接收,近几年,图神经网络(GNN)技术在推荐系统中得到了广泛的应用,因为推荐系统中的大部分信息本质上都具有图结构,而 GNN 在图表示学习方面具有优势。该综述旨在梳理、总结并讨论关于基于 GNN 的推荐系统的研究工作,便于...
社交网络被用于增强用户的表示,而知识图谱则通过标签等方式增强物品的表示学习。引入知识图谱有两个好处:一是知识图谱中项目之间丰富的语义关系有助于探索物品之间的联系并强化物品表示的学习;二是知识图谱将用户的历史物品和推荐的物品连接起来(通过标签),可以增强推荐过程中的可解释性。但是,知识图谱由于存在多种实体和...
二、深度神经网络在构建数学知识图谱中的应用 2.1数学概念表示学习:深度神经网络可以通过学习数学概念之间的关联和语义信 息,将数学概念映射到低维向量空间中。这样的表示学习可以帮助我们理解不同概 念之间的相似性和差异性,从而更好地组织和展示数学知识图谱。
随着知识图谱应用研究的不断深入和范围的不断扩大,将图神经网络(GNN)应用于知识推理的方法能够在获取知识图谱中实体、关系等语义信息的同时,充分考虑知识图谱的结构信息,使其具备更好的可解释性和更强的推理能力,因此近年来受到广泛关注。首先梳理了知识图谱和知识推理的基本知识及研究现状,简要介绍了基于逻辑规则、...
一、图神经网络简介 图神经网络是一种专门针对图形结构数据进行处理的深度学习模型。 它通过在节点和边上应用一系列可学习的非线性变换,从而对图结构 数据进行特征提取、模式识别等任务。与传统的深度学习模型相比, 图神经网络能够更好地处理节点之间的复杂关系,并从全局角度考虑 问题。 二、知识图谱的构建 知识...
基于知识图谱和图卷积神经网络的应用和开发 O基于知识图谱和图卷积神经网络的应用和开发 基于知识图谱和图卷积神经网络的应用和开发我们都知道在数据结构中,图是一种基础且常用的结构。现实世界中许多场景可以抽象为一种图结构,如社交网络、交通网络、......
并利用卷积神经网络进行进一步的特征取,随后通过全连接层和Softmax函数进行分类,实现对教育数据中教育关系的自动标注.实验结果表明,BERT-CNN相较于其他常用模型表现更出色并获得较高的准确率.(3)针对线上学习资源选择难题,利用构建Edu KG,并出基于Edu KG的学习路径推荐策略.该策略以知识点本身为起点,并以知识点之间...
1.7 卷积神经网络回顾 在卷积神经网络中,上一层输出的特征图与过滤器进行卷积操作,即输入项与过滤器之间进行点积运算,然后将结果送入**函数,就可以得到输出特征图。下图展示的是过滤器对输入特征图的一次卷积操作,公式如下图中所示。 1.8 图卷积 卷积神经网络的前向传播公式为: ...
同时,教师也可以根据知识图谱指导课程设计和教学方法,提高教育质量。 二、深度神经网络在构建数学知识图谱中的应用 2.1数学概念表示学习:深度神经网络可以通过学习数学概念之间的关联和语义信息,将数学概念映射到低维向量空间中。这样的表示学习可以帮助我们理解不同概念之间的相似性和差异性,从而更好地组织和展示数学知识...