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,...
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,...
Dynamic Heterogeneous Graph Neural Network for Real-time Event Prediction (KDD 2020) 这篇论文是滴滴打车发布的一个动态异质图神经网络的事件预测。属于是比较新的研究方向,大家都去研究如何预测traffic去了,而对事件缺少了一种研究。 题外话:看了这个事件之后,原来你点开一个页面只是preview也会被记录,甚至还可以...
《Heterogeneous Graph Attention Network》论文解读 《Heterogeneous Graph Attention Network》发表在WWW2019会议上 论文地址 Heterogeneous Graph Attention Network:https://arxiv.org/pdf/1903.07293.pdf 论文解读: 文章目录 ABSTRACT KEYWORDS INTRODUCTION RELATED WORK Graph Neural... ...
Graph Neural Network Network Embedding PRELIMINARY THE PROPOSED MODEL Node-level Attention Semantic-level Attention Analysis of the Proposed Model EXPERIMENTS Datasets Baselines 论文地址 这篇论文将会发表在WWW 2019会议上。 ABSTRACT GNN在深度学习领域表现出了强大的性能。但是,在包含不同节点和边的HIN领域...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1903.07293.pdf 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...
构建完异构图后,文中提出了一种新的图学习算法REGNN(Real-time Event Graph Neural Network)来生成事件的embedding。 对于每个需要预测的实时事件,动态创建一个异构图,图中包括了相关h-session中的事件和其他相关的实体。图中的边表示了节点之间各种复杂的关系,包括时间顺序上的关系,空间位置的关系,以及其他的逻辑关...
Heterogeneous Graph Structure Learning for Graph Neural Networks (HGSL)论文笔记 目标:异质网络(子图)的嵌入,用于节点分类任务 方法:根据边(R)类型的的不同分解成多个子网络,对每个子网络使用GCN,进行联合优化,目标为是最小化交叉熵(目标是节点分类) 具体流程如图: 一、得到关系r1的子图 对于一类关系 r1 ,指的...
heterogeneous temporal graph neural network解读 1. 引言 1.1 概述 本篇长文主要介绍了Heterogeneous Temporal Graph Neural Network (HTGNN)的解读。HTGNN是一种结合了异构图神经网络和时态建模的深度学习方法,用于处理复杂的异构时间图数据。本文将详细阐述HTGNN的基本原理、框架设计以及实验结果分析,并对其应用前景和...
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...