AdaMCL: Adaptive Fusion Multi-View Contrastive Learning for Collaborative Filtering Abstract 大多数基于CL的方法只利用原始的用户-项目交互图来构造CL任务,缺乏对高阶信息的显示利用。而且即使是使用高阶信息的基于CL的方法,高阶信息的接收字段也是固定的,没有考虑到节点之间的差异,于是我们提出了一种新的自...
We also adopt multi-view contrastive learning to fuse users' preferences in different views. We conducted experiments on two real-world datasets (Ciao and Epinions) to validate our method's effectiveness. Compared to the best baseline, we improved by 1.39% and 1.21% with MAE, and 1.79% and ...
Contrastive Multiview Coding. 2019 https://arxiv.org/abs/1906.05849arxiv.org/abs/1906.05849 CMC是一种 contrastive 的表示学习,使用基于 memory-bank 的negative样本采样方法。一般而言,contrastive learning 可以学到 anchor 样本和 positive 样本共同的特征表示,同时拉开 anchor 和 negative 在特征空间的距离...
Multi-view Contrastive Learning 多视图CL旨在突出单个序列和全局图视图之间的关系。很自然,同一个用户的序列视图和图形视图用户表示应该比其他用户更接近,因为它们反映了同一个用户的偏好。 Multi-view CL Behavior Distinction Contrastive Learning 以上两个CL(Multi-behavior/Multi-view)任务突出了用户的多个行为和视图...
原文题目为:Contrastive Multiview Coding 代码链接:https://github.com/HobbitLong/CMC 引言 本文主要提出了Multiview 的contrastive learning。motivation是现实世界中看待同一个物体具有多个视角,每一个视角都是有噪声和不完整的,但是一些对于该物体很重要的元素,例如physics(物理), geometr... ...
Contrastive Multiview Coding(多视角的对比学习编码) representation建模了多个视角下都不变的元素。 基于这个假设,作者提出了多视角下进行contrastivelearning来获得multi-viewrepresentation,通过contrastivelearning,实际上等同于最大化互信息在多个view之间,即让多个view之间最大化共享的信息。 如上图所示,对于第 iii个样本...
“Multi-view heterogeneous graph contrastive learning” section describes the implementation of the multi-view contrastive learning for heterogeneous network embedding; “Multi-view heterogeneous graph contrastive learning” section provides the experimental results; finally, the research is summarized in “...
论文阅读组会版#Heterogeneous Graph Contrastive Multi-view Learning(HGCML)82 0 2024-01-25 16:55:48 未经作者授权,禁止转载 您当前的浏览器不支持 HTML5 播放器 请更换浏览器再试试哦~2 3 3 分享 记录一下阅读的论文 知识 校园学习 研究生组会 论文 GNN 论文阅读 ...
自监督-Contrastive Multi-View Representation Learning on Graphs 标签:自监督,图神经网络 动机 GNN 大多数需要依赖于任务的标签来学习丰富的表示,尽管如此,与视频、图像、文本和音频等更常见形式相比,给图打上标签是一项挑战 最近关于通过最大化
Discriminative Edge Heterophily Contrastive Learning Network Anomaly Evaluation Module Experiments Keywords:Contrastive Learning,Anomaly Detection Introduction 什么是Graph Anomaly Detection(GAD)? GAD的重点是识别在属性或结构上与大多数节点有显著不同的异常节点。在社交网络的背景下,它有助于检测虚假账户、恶意活动...