heterogeneous graph neural network解读Heterogeneous Graph Neural Network(异构图神经网络)是一种专门用于处理异构信息网络的图神经网络模型。异构信息网络是由多种类型的节点和边组成,信息丰富,语义丰富。例如,社交网络、知识图谱、引文网络等都可以被表示为异构图。 异构图神经网络的主要特点是能够处理不同类型节点和边...
Heterogeneous Graph Neural Network 背景介绍 文章核心思想? 文章针对异构图网络进行建模,得到每个节点的向量表示。首先,利用基于重启的随机游走策略为每个节点根据节点类型选择邻居,然后利用两个模块聚合邻居节点特征:一方面,对节点的不同类型特征进行建模,生成特征向量;另一方面,聚合不同类型的邻居节点,并融合注意力机制,...
同质图的处理模型已经很多了,诸如GCN、GAT等已经把刷精度这条路给堵死了,现在还能刷一刷精度的看起来异质图是一个好途径。但其实针对异质图的处理很早就有了,这东西很像知识图谱knowledge graph里的形式,很奇怪的是明明两拨人是在做差不多的东西,却显示相互之间没有citation,有点莫名其妙。 这篇文章先介绍KDD 20...
In this paper, we propose HetGNN, a heterogeneous graph neural network model, to resolve this issue. Specifically, we first introduce a random walk with restart strategy to sample a fixed size of strongly correlated heterogeneous neighbors for each node and group them based upon node types. Next...
【论文解读 KDD 2019 | HetGNN】Heterogeneous Graph Neural Network 。 第二个模块使用另一个RNN,聚合不同类别的邻居节点的嵌入,并且运用了注意力机制,为不同类型的异质邻居节点分配不同的注意力,得到最终的节点嵌入。 (3)最后使用基于图上下文的loss,运用...(random walk with restart strategy),为每个节点采样固...
Heterogeneous Graph Neural Network for Personalized Session-Based Recommendation with User-Sessio... 用户会话约束的个性化会话推荐异构图神经网络 该推荐系统为用户提供了一个适当限制的最近在线大量信息。最近,在这些会话中包含用户信息的研究正在取得进展。然而,很难生成包含用户生成的会话表示的高质量用户表示。在...
Heterogeneous Graph Structure Learning for Graph Neural Networks (HGSL)论文笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
本文介绍的论文是《Heterogeneous Graph Attention Network》。 该篇当中作者提出了一个新的基于注意力的异构图神经网络,包括节点级注意力和语义级注意力,通过学习节点级和语义级的注意力可以充分考虑节点和元路径的重要性,并且该模型可以通过分层的方式聚合基于元路径的邻居节点的特征来生成节点嵌入。
Graph Neural Network GNN作为深度学习领域的扩展,用来处理无规则图结构数据。GCN可以分为两类,分别是谱域和非谱域。谱方法用于谱表示的图中,非谱域方法直接在图上进行卷积,对空间上的近邻进行操作。 注意力机制在深度学习中有广泛的应用,self-attention、soft-attention等。也已经有很多基于图Attention的...
Dynamic Heterogeneous Graph Neural Network for Real-time Event Prediction 本文是滴滴发在KDD2020的paper。 文中指出用户响应预测的困难在于模型需要考虑真实物理环境中的历史信息和实时事件信息。 本文提出了使用动态构建的异构图来编码事件的属性和事件发生的周围环境。除此之外,文中提出了一种多层图神经网络模型来学...