团队调查了不同预训练数据集对OpenGraph性能的影响，包括使用基于LLM的知识蒸馏方法生成的数据集，以及几个真实数据集。实验中比较的预训练数据集包括从团队生成方法中移除某项技术后的数据集、2个与测试数据集无关的真实数据集（Yelp2018和Gowalla）、1个与测试数据集类似的真实数据集（ML-10M）。
OpenGraph采用了transformer架构,以利用其在复杂关系建模方面的强大能力。为了保证模型效率和性能,我们引入了以下两种采样技巧。 Token序列采样. 由于我们的图token序列数据一般有较大的token数量和隐表征维度,OpenGraph采用的图transformer对输入的token序列进行采样,只学习当前训练批次内的token间两两关系,使得需要建模的...
而OpenGraph旨在通过学习通用的图结构模式,并仅通过前向传播进行预测,实现对全新数据的零样本预测。 为了实现目标,团队解决了以下3点挑战: 数据集间的token差异:不同图数据集常有不同的图token集,我们需要模型能够跨数据集进行预测。 节点关系建模:在构建通用图模型时,有效地建模节点关系至关重要,这关系到模型的扩展...
Token序列采样.由于我们的图token序列数据一般有较大的token数量和隐表征维度,OpenGraph采用的图transformer对输入的token序列进行采样,只学习当前训练批次内的token间两两关系,使得需要建模的关系对数量从节点数量平方,降低到训练批次大小的平方,从而大大减小图transformer在训练阶段的时间和空间开销。并且,这种采样方法能够让...
【新智元导读】港大发布通用图基座模型OpenGraph,巧妙从LLM中蒸馏零样本图泛化能力。 图学习(Graph Learning)技术能够对复杂的关系数据进行挖掘和学习,在推荐系统、社交网络分析、引用网络和交通网络等多个领域都显示出了巨大的应用价值。 图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)基于迭代的消息传递机制,能够捕捉图结构数...
Opengraph 兴趣图谱(Open Graph) 兴趣图谱帮助用户在使用应用时,快捷分享关于兴趣、生活的交互故事。他是一套标准化、结构化的信息传播方法,为开发者提供了将其应用或网站,深入连接到微博的途径。 接入兴趣图谱,开发者将获得2个与微博消息流深入连接的能力特性:...
由于我们的图token序列数据一般有较大的token数量和隐表征维度,OpenGraph采用的图transformer对输入的token序列进行采样,只学习当前训练批次内的token间两两关系,使得需要建模的关系对数量从节点数量平方,降低到训练批次大小的平方,从而大大减小图transformer在训练阶段的时间和空间开销。并且,这种采样方法能够让模型在训练时...
检查Open Graph标签 为了让生活更轻松,Facebook创建了一个名为Sharing Debugger的工具。它有两个非常有用的功能。 首先,当您键入要检查的链接时,它会返回OG标记的任何错误和建议(如果有)。您还可以查看og:图像的外观,描述内容等等。 其次,它清除了Facebook缓存。想象一下:你发布一个链接到Facebook,但是你看到缩略...
OG全称是Open Graph Protocol,中文是开放内容协议,也称为OG标签。 最开始的时候是被一些社交软件广泛使用,Fackbook、Twitter、renren、微博等,现在搜索引擎和一些第三方服务也支持了OG标签。 我的博客也是有OG标签的,只不过是使用了Yoast SEO插件来实现的,head内的OG标签代码: ...
TheOpen Graph protocolenables any web page to become a rich object in a social graph. For instance, this is used on Facebook to allow any web page to have the same functionality as any other object on Facebook. For example: Here are 297 public repositories matching this topic... ...