异构特征融合层：该层用于将不同类型节点的特征进行融合，以捕捉节点之间的异构关系。这样可以更好地理解异构图数据中不同节点类型之间的相互作用。动态图卷积层：该层通过学习时间依赖性，对图结构随时间变化的异构图数据进行建模。它可以有效地捕捉到图数据的演化过程，并在每个时间步骤上更新节点的表示。时间注意力机制：为了
在DGL中实现异构图卷积,可以使用dgl.nn.pytorch.HeteroGraphConv模块。该模块允许你为每种类型的边定义不同的卷积层,并通过聚合函数将不同边类型上的信息聚合起来。以下是一个基本的实现步骤: 创建异构图:使用DGL的heterograph函数创建异构图,指定节点类型和边类型。 python import dgl g = dgl.heterograph({ ('use...
从威胁相关描述中提取 IOC,并将异构 IOC 之间的关系形式化,HINT1 的 4 个组件: (a) 收集与安全有关的数据和提取威胁对象(即 IOC); (b) 将 IOC 之间的相互依存关系建模为异构信息网络;(c)使用基于权重学习的相似性度量将节点嵌入到低维向量空间中;(d)基于图卷积网络和知识挖掘的威胁情报计算。 HINTI 的...
异构图卷积神经网络的图分类方法进行研究,具体研究内容如下: 1、基于异构图卷积神经网络的电子健康记录分类方法。在文本分类任务中,现 存方法往往对文档内部结构信息挖掘不够全面,为了更好地捕获每篇文档内部的结构 信息,本文将电子健康记录分类任务重新定义为图分类任务,提出基于异构图卷积网 络的电子健康记录分类方法(...
威胁情报计算框架。我们率先提出了网络威胁情报计算的概念,并设计了一个通用的计算框架,如图 5 所示。该框架首先利用基于权重学习的节点相似度度来量化异构 IOC 之间的相互依赖关系,然后利用基于注意力机制的异构图卷积网络嵌入 IOC 及其交互关系。 威胁情报原型系统。为了评估 HINTI 的有效性,我们实施了 CTI 原型系统...
CGCN-MGS是一个由3个模块组成的级联网络: 1) 基于异构邻接结构的图卷积, 该模块通过对目标节点周围各种不同类型的邻居节点分别进行特征信息聚合, 来捕捉目标节点周围多样的邻接语义. 2) 基于元路径结构的图卷积, 该模块通过在由不同元路径结构组...
假如异构图卷积内使用的卷积模块是MyGCN,前向时需要的参数除了图g和节点特征n_f,还需要边的两个特征e_f_a和e_f_b,即mygcn.forward(g, n_f, e_f_a, e_f_b) 此时可以通过异构图卷积forward的mod_args传入: mod_args={'click': (e_f_a, e_f_b), 'clicked-by':(e_f_a, e_f_b)} ...
异构图神经网络是为处理无处不在的异构数据而提出的。一些HGNNs直接在原始异构图上进行图卷积。HGAT用注意机制聚集节点和类型层次信息进行短文本分类。HetGNN通过随机游走对异构邻居进行采样,然后聚合节点和类型信息。为了解决元路径选择难题,HetSANN利用注意机制聚集投影节点的多关系信息。NSHE(赵等2020a)保留了两两和网络...
图2. 动态异构图卷积网络的结构。 4.1异构图的构建 直观地说,当人们对该信息或微博感兴趣时,就会转发该信息或微博。如果用户喜欢某个人的微博,他们通常会关注他或她。因此,社会图谱中的社会关系将有助于预测用户是否会转发该信息。此外,我们可以分析不同传播期的转贴行为的历史。通过这种方式,我们可以捕捉到用...
Conv+ReLU是卷积层和ReLU操作的组合,用于从给定的低分辨率图像中提取非线性信息。此外,其输入和输出通道数分别为3和64。其内核大小为3×3。这些堆叠的异构块利用不同的卷积层(即,动态和公共卷积层)和ReLU,根据不同输入的低分辨率图像动态调整参数以获得鲁棒的低频信息。