HGNN通过引入超图结构,可以更好地建模数据之间的高阶关系,实现更强大的特征提取和分类能力。 HGNN的基本原理是通过节点-边缘-节点变换来提取超图上的高阶相关性。具体来说,HGNN首先根据超边收集节点特征,形成超边特征RE×N,其中R表示超边的数量,E表示每个超边的节点数量,N表示节点的特征维度。然后,HGNN通过矩阵H的...
本文提出了一种超图神经网络(Hypergraph Neural Networks, HGNN)框架,用于数据表示学习,能够编码超图结构中的高阶数据相关性。通过设计超边卷积操作来处理表示学习中的数据相关性,HGNN能够学习考虑高阶数据结构的隐藏层表示,是一种通用框架,适用于复杂数据相关性。在引用网络分类和视觉对象识别任务上的实验结果表明,HGNN方...
超图神经网络(Hypergraph Neural Nerworks,HGNN) 1. 超图学习(Hypergraph Learning) 在本节中我们简单回顾超图的定义及常见性质。 1.1 什么是超图 超图与常见的简单图不同。对于一个简单图,其每条边均与两个顶点相关联,即每条边的度都被限制为2。而超图则允许每一条边的度为任何非负整数。超图的严格数学定义如下...
在HGNN中,ACM数据集可以用于节点分类任务,如预测论文的研究领域、作者的研究方向等。利用HGNN技术,可以综合考虑论文的文本内容、引用关系、作者信息等多个方面,从而提高节点分类的准确性。 3. 其他数据集 除了以上两个常用的数据集外,还有一些其他的数据集也被用于HGNN的研究,如DBLP、Yelp等。这些数据集涵盖了不同领...
1) 作者完成了建模框架,系统地介绍了一个通用的超图神经网络框架HGNN+,该框架包括超图建模和超图卷积两个主要过程。在超图建模中,作者引入了“超边组”的概念,并进一步定义了四种生成超边组的方法。提出了一种自适应超边组融合策略,以优化生成超图,并更好地利用各种关联的互补信息。
超图神经网络(HGNN) 1.超图基础概念 传统的图网络结构,两点之间就可以引入一条边链接; 但在某些特定的领域,一条边可能链接的不止两个点,我们便引入了超图 比如:同一个班级,一个班级可以连接很多个学生;一个IP下有很多个用户,我们可以用超边来表示这个班级或这个IP;...
异质图神经网络依据感知域主要可以分成两类:基于一跳邻居(关系)的聚合方式(HGNN based on one-hop neighbor aggregation),如RGCN [2]、HGT [3]、SimpleHGN [4]等;基于元路径邻居的聚合(HGNN based on meta-path neighbor aggregation),如HAN [5]、GTN [6]等。 然而传统的分类方法在实现上并不能很好地统一到...
简介:HGNN(Heterogeneous Graph Neural Network)作为图神经网络领域的一大热点,其强大的异构图处理能力备受关注。本文深入剖析HGNN的核心原理、应用场景及实现方法,通过实例解读其如何解决复杂网络中的信息融合与推理问题。无论你是技术新手还是资深专家,都能从中获得对HGNN更全面、深入的理解,并掌握其在实际项目中的应用技...
简介:HGNN,即异构图神经网络,近年来在AI领域备受瞩目。它结合了图神经网络与异构数据的优势,能够处理复杂多样的数据关系。本文将深入剖析HGNN背后的技术原理,探讨其如何实现对异构数据的高效处理与模式识别,同时还将分享HGNN在实际应用中的案例与前景,帮助读者更好地理解这一前沿技术,并提供操作建议与问题解决方法。 在...
Acronyms browser ? ▲ HGM-UE HGMA HGMC HGMD HGMDB HGMEC HGMF HGMIO HGMIS HGML HGMN HGMO HGMP HGMP-RC HGMPRC HGMQ hGMR HGMRI HGMS HGMUE HGN HGNC HGNE HGNI HGNJ HGNN HGNSI HGNT HGNTV HGO HGOI HGP HGP-PIEE HGPA HGPC HGPCA HGPD HGPF HGPH HGPI HGPII HGPIN HGPL HGPO HGP...