本文将对图神经网络和知识图谱表示学习的相关研究进行综述,以期为读者提供一个全面的了解。 二、图神经网络 1.概述 图神经网络是一种用于处理图结构数据的神经网络模型。与传统的神经网络只能处理向量或矩阵输入不同,图神经网络能够直接处理图中节点和边的关系。 2.图卷积网络(GCN) 图卷积网络是图神经网络中的一种...
转自python人工智能前沿 图神经网络由于其在处理非欧空间数据和复杂特征方面的优势,广泛应用在像推荐系统、知识图谱和交通道路分析。但是,图数据量大了以后,问题就来了,计算起来超级慢,内存也撑不住,而且分布式系统通信起来也很费劲。 在此,本文首先介绍了图神经网络如何传递信息,并阐述了常见的图神经网络模型及其在大...
一方面,利用图神经网络在学习节点、边表示上的优势,可以更好地学习知识图谱的实体、关系的嵌入表示,改善关系抽取等任务,帮助构建知识图谱,以及提高链接预测等任务,帮助补全知识图谱;另一方面,利用图神经网络在信息传播和推理上的优势,可以更有效地在应用任务中引入知识图谱中的信息,从而改善如文本挖掘、推荐系统、计算机视...
简述图计算、图数据库、知识图谱、图神经网络等图技术领域的相关研究历史,分类介绍不同类型的图结构。分析对比不同的图神经网络技术,重点从频域和空间与的信息聚合方式上分类比较不同的图卷积网络算法。阐述图生成和图对抗网络、图强化学习、图迁移学习、神经任务图和图零样本学习等不...
用于多关系图的图神经网络:在实践中,许多图的边都有多种类型,比如知识图谱、AMR 图等,这样的图可以构建为多关系图形式; 用于异构图的图神经网络:在实践中,许多图的节点和边都有多种类型,这样的图被称为异构图。 基于GNN 的编码器 - 解码器模型
在结构化场景中,GNN 被广泛应用在社交网络、推荐系统、物理系统、化学分子预测、知识图谱等领域。文章中主要介绍了其在物理、化学、生物和知识图谱中的部分应用。在非结构领域,文章主要介绍了在图像和文本中的应用。在其他领域,文章介绍了图生成模型以及使用 GNN 来解决组合优化问题的场景。
用于同构图的 GNN：GCN、GAT 和 GraphSage 等大多数图神经网络都是为同构图设计的，但是同构图并不适用于很多 NLP 任务；用于多关系图的图神经网络：在实践中，许多图的边都有多种类型，比如知识图谱、AMR 图等，这样的图可以构建为多关系图形式；用于异构图的图神经网络：在实践中，许多图的节点和边都有多种...
图结构数据是由节点和边组成的数据。节点可以表示为个体、实体或概念,边可以表示为这些节点之间的关系。例如,社交网络、化学分子、知识图谱等都可以用图结构数据进行表示。 邻居聚合 邻居聚合是图神经网络中的基本操作之一,它通过将节点的邻居节点的信息聚合起来,以更新节点的表示。聚合方式可以是平均值、最大值、加权...
主要包括图网络和知识图谱2大方面: 图网络相关综述: 图网络基础 Graph Neural Networks: Methods, Applications, and Opportunities 图网络的谱域空域 Bridging the Gap between Spatial and Spectral Domains:A Survey on Graph Neural Networks 图网络自监督 Self-Supervised Learning of Graph Neural Networks: A Unif...
简述图计算、图数据库、知识图谱、图神经网络等图技术领域的相关研究历史,分类介绍不同类型的图结构。分析对比不同的图神经网络技术,重点从频域和空间与的信息聚合方式上分类比较不同的图卷积网络算法。阐述图生成和图对抗网络、图强化学习、图迁移学习、神经任务图和图零样本学习等不同的图网络与深度学习方法相结合...