对比学习,一种在很大程度上依赖于结构数据增强和复杂的训练策略方法,在graph上是主要的SSL。 在本文中,作者研究了对 GAE 发展产生负面影响的关键问题——重建目标、训练鲁棒性、误差指标,然后提出了GraphMAE(masked graph autoencoder),这缓解了生成自监督图预训练的这些问题。作者建议不是重建图结构,而是使用掩蔽策略...
推荐系统之图神经网络推荐算法:Graph Autoencoders评价指标教程.docx,PAGE 1 PAGE 1 推荐系统之图神经网络推荐算法:Graph Autoencoders评价指标教程 1 推荐系统概述 1.1 推荐系统的基本概念 推荐系统是一种信息过滤系统,其主要目标是预测用户对物品的偏好或评分,从而向
在这个工作中,我们探索了图(graph)的生成性自监督学习(generative self-supervised learning),并确定了图自动编码器(graph autoencoders)所面临的常见问题。因而,我们提出了GraphMAE——一个简单的遮蔽图自动编码器(masked graph autoencoder),从重建目标、学习过程、损失函数和模型框架的角度来解决这些问题。在GraphMAE...
2016-Variational Graph Auto-Encoders 介绍了变分图自动编码器(variationalgraphautoencoder,VGAE),它是基于变分自动编码器(variationalauto-encoder,VAE)的无监督学习图结构数据的...在引用网络中的链接预测任务上获得了竞争性结果。 与大多数现有的无监督学习图结构数据和链接预测模型[5、6、7、8]相比,我们的模型可...
论文标题:Variational Graph Auto-Encoders 论文作者:Thomas Kipf, M. Welling 论文来源:2016, ArXiv 论文地址:download 论文代码:download 1 Introduce 变分自编码器在图上的应用,该框架可以自行参考变分自编码器。 2 Method 变分图自编码器(VGAE ),整体框架如下: ...
论文标题:GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders论文作者:Zhenyu Hou, Xiao Liu, Yukuo Cen, Yuxiao Dong, Hongxia Yang, Chunjie Wang, Jie Tang论文来源:2022, KDD论文地址:download 论文代码:download 1 IntroductionGAE 研究困难之处:...
In this paper, we propose a new model (in the form of an auto-encoder) to learn edge embeddings in (un)directed graphs. The encoder corresponds to a graph neural network followed by an aggregation function, while a multi-layer perceptron serves as our decoder. We empirically evaluate our ...
今天学习的是ThomasN.Kipf的2016年的工作《VariationalGraphAuto-Encoders》,目前引用量为 260 多。 VGAE 属于图自编码器,是图神经网络细分类别的一大类。Kipf同学也非常厉害,其影响力最大的一篇论文莫过于 2017 年提出的GCN模型。 VGAE 全称为VariationalGraphAuto-Encoders,翻译 ...
imgs scripts .gitignore LICENSE README.md configs.yml main_graph.py main_inductive.py main_transductive.py requirements.txt README License GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders Implementation for KDD'22 paper:GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders. ...
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