创建图模型图模型由若干节点类型（vertex type）和若干边类型（edge type）组成。可以指定边类型的源节点类型（source vertex type）和目标节点类型（target vertex type）。图模型是对现实世界的问题的一种直观的抽象。 我们很容易建立电影推荐问题的模型，模型中有两种节点类型：人（person）和电影（movie），以及一种边类型：打分（rate）。rate
graph embedding（图嵌入） 文章目录graph embedding（图嵌入）一、 什么是图嵌入（graph embedding）？二、优点三、方法1、节点嵌入方法2、图嵌入方法（整个图） 一、 什么是图嵌入（graph embedding）？图嵌入是一种将图数据（通常为高维稀疏的矩阵）映射为低微稠密向量的过程，如图。 图嵌入需要捕捉到图的拓扑结构，顶点与顶点的关系，以及其他的信息 （
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2024-08-21 22:28:24
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无论是network embedding 还是graph embedding都是通过节点(node)和边的图，学出每个节点的embedding向量。 比较流行的算法有： 一般的应用框架如下： 1、构建图： Item和item的共现相似矩阵可以构成一个网络，其中每个item都是节点，相似度达到一定阈值
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2019-09-05 17:38:00
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【Graph Embedding】node2vec：算法原理，实现和应用Alias Method:时间复杂度O(1)的离散采样方法【数学】时间复杂度O(1)的离散采样算法—— Alias method/别名采样方法
原创
2021-08-04 10:50:27
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Graph Embedding 基本概念Graph Embedding 技术是一种将图的拓扑结构进行向量表示的方法，从而获取到网络关系信息，可应用于推荐等多种场景。计算节点在图中的空间特征的算法就是图嵌入(Graph Embedding)或网络嵌入(Network Embedding)。图嵌入的目标是将图中的节点表示为一个低维向量，该向量保留了节点在网络中的拓扑结构以及节点内部信息。通过这个表示向
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2024-05-27 23:29:51
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一、背景 凑单作为购物券导购链路的一个重要环节，旨在帮助用户找到商品，达成某个满减门槛（比如满400减50），完成跨店凑单，完善购物券整个链路的体验。满减购物券作为大促中使用最广泛的一种营销手段，优势远大于红包、商品打折等优惠活动，它不仅能给用户带来切实的优惠，而且能让用户买的更多，提升客单价。凑单作为用券的重要链路，旨在帮助消费者找到能使用同门槛优惠券的商品。 今年凑单相比往年，有两个重大突
文章目录node2vecstruc2vecnode2vec【Graph Embedding】node2vec:算法原理，实现和应用提出的假设：条件独立性假设特征空间对称性假设struc2vec【论文笔记】struc2vecDTW（dynamic time warping）:上一步多层网络M的构建就是为了寻找合适的上下文，而寻找上下文的方法与DeepWalk一样是采样随机游走的方式。OPT2没太看懂...
原创
2021-08-04 10:46:28
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Graph Embedding目前提到图算法一般指：经典数据结构与算法层面的：最小生成树(Prim,Kruskal,…)，最短路(Dijkstra,Floyed,…)，拓扑排序，关键路径等概率图模型，将条件概率表达为图结构，并进一步挖掘，典型的有条件随机场等图神经网络，主要包括Graph Embedding(基于随机游走)和Graph CNN(基于邻居汇聚)两部分。Graph Embedding
定义：包含不同类型节点和链接的异构图 像下面这个例子，是一个电影、导演和演员的异构图。 第一个异构图的算法异构图图注意力机制Heterogeneous Graph Attention Networks首先看一下作者给的异构图的定义Node-level attention（节点级别的attention） 通过meta-path:Movie-Director-Movie得到一个同构图，根据终结者的邻居
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2024-10-12 08:21:43
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基于链接预测的知识图谱嵌入Knowledge Graph Embedding for Link Prediction:A Comparative Analysis原因： 知识图谱（KGs）已在工业和学术界找到了许多应用，这反过来又促使了相当多的研究努力，从各种来源大规模提取信息，即使是最先进的KG也会出现不完整的情
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2024-10-23 20:44:35
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计算结构距离ge.models.struc2vec.Struc2Vec#_compute_structural_distancedist_func = cost_max计算每个结点的有序度序列ge.models.struc2vec.Struc2Vec#_compute_ordered_degreelist遍历边表的顶点，每个都计算有序度序列ge.models.struc2vec.Struc2Vec#_get_order_degreelist_node这个函数类似BFS，迭代直到层数大于max_
原创
2021-08-04 10:53:57
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Introduction
为了将神经网络推广到图结构的机器学习，现有方法大多使用监督学习，而大多数图数据都缺少标记。因此有效的无监督图学习至关重要。现有的图的无监督学习方法例如随机游走，主要思想是输入图中的邻近节点在表示空间中的向量也相似。以此为根据进行分类。随机游走的限制在于其牺牲了结构信息以强化邻近信息，且调参十分影响性能。总的来说，随机游走类
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2024-05-16 00:01:29
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这篇文章主要是之前一段时间的总结，内容是有关PyTorch中卷积部分的源码。文章不会很透彻的去研究源码，只是大概地总结一下，主要内容有：PyTorch-拓展模块PyTorch对于卷积的内部实现为什么有了cudnn还需要PyTorch实现卷积？ 很感谢网上的优质博客，正是因为有了知识的共享，人们的生活质量才会不断提高~ 本人参考源码实现的卷积链接: [点我跳转]，为PyTorc
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2024-04-16 21:35:45
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异构计算主要是指使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。异构计算已经无处不在，从超算系统到桌面到云到终端，都包含不同类型指令集和体系架构的计算单元，下面先从几个系统了解下异构计算超算系统。天河-2：包括16,000个计算节点，每个节点 2*Xeon (IveBridge)+3*Phi。Total 3,120,000 Core， Linpack测试基准为33.86 petaFLOP
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2024-04-18 09:56:19
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https://zhuanlan.zhihu.com/p/62629465 最近在学习Embedding相关的知识的时候看到了一篇关于图嵌入的综述，觉得写的不错便把文章中的一部分翻译了出来。因自身水平有限，文中难免存在一些纰漏，欢迎发现的知友在评论区中指正。 目录 一、图嵌入概述 二、图嵌入的挑战
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2020-05-12 17:20:00
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文章目录系列文章目录2.1 GRAPH STATISTICS AND KERNEL METHODS2.1.1 Node-level statistics and features（1）Node degree（2）Node centralityeigenvector centralitybetweenness centralitycloseness centrality（3）The clusteri
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2024-08-30 20:34:21
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在现实的网络中，构成网络的每个节点可能在网络中担任着某种角色。比如社交网络中，经常可以看见一些关注量很高的大V。两个大V在网络中的角色可能相同，因为他们都有很高的关注量；而大V与普通人（仅有几个关注）在网络中的角色则是不同的，这就是所谓的某个节点的结构身份（structural identity）。
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2019-09-27 10:48:00
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Embedding技术概览：1. Graph Embedding简介Word2Vec和其衍生出的Item2Vec类模型是Embedding技术的基础性方法，二者都是建立在“序列”样本（比如句子、用户行为序列）的基础上的。在互联网场景下，数据对象之间更多呈现的是图结构，所以Item2Vec在处理大量的网络化数据时往往显得捉襟见肘，在这样的背景下，Graph Embedding成了新的研究方向，并逐渐
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2024-04-22 13:14:42
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嵌入（embedding）方法是目前文本分析，知识图谱相关中非常常见的一种算法。其为表示学习的一类方法，可以自动地从数据中学习“有用”的特征，并可以直接用于后续的具体任务。后面学习的相关嵌入学习均为表示学习中的内容。节点嵌入关于图的一些信息如何能够转化为计算机可以识别的语言呢？通常的方法也是进行嵌入（embedding）。在此之前，我们已经学习了双曲嵌入：双曲嵌入深度学习双曲嵌入论文与代码实现——
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2024-08-14 09:44:02
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论文解读：（TransH）Knowledge Graph Embedding by Translating on Hyperplanes 的能量函数，并运用负采样和随机梯度下降的方法对待训练的向量进行调整，从而能够得到不错的低维向量。TransE模型在链接预测上达到的最优，对知识补充起到了最好的效果。 然而TransE模型结构非常简单，虽然可以在大量数据的条件下可以快速有效的进行训练，但由于模
原创
2022-12-22 03:37:33
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