PGL图网络学习1.1、异构图的定义：简单来说就是：包含至少两种类型的节点或边的图结构。[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传图元: 这里可以指异构图中按同构图等定义获得的一些系列的同构图，这些同构图就是异构图中的子图——也就是图元。对于图元，简单来说就是原图结构中的子图，不局限于异构图中的子同构图，也可以任意规则定义下的子图。而图中的黄色和紫色就可以组成至少两个图元
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2024-07-30 16:59:09
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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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在电信等行业的实时业务中，如BOSS/BSS/OSS等系统升级，ORACLE数据迁移碰到的麻烦；高达TB级的数据，异构的迁移，而且要对生产系统重新做归档，整个过程时间长、而且非常麻烦；
数据归档是电信等关键行业数据迁移实施的一个关键环节，因为高达TB级的数据对于任何一个传统方案来说都是一个难题。因为需要解决几个问题：
*时间：
上一节的HAN表示异构图的Attention Network，通过手动设置Meta-path，然后聚合不同Meta-path下的节点attention，学到节点最终的表示。但是这个方法是手动选择Meta-path的，因此可能无法捕获每个问题的所有有意义的关系。同样，元路径的选择也会显著影响性能而Graph Transformer Networks是自动聚合Meta-path，同时以端到端的学习方式
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2024-08-24 16:36:06
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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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Heterogenous Graph Attention Networks 这篇文章发表在WWW 2019会议上，主要是用了注意力机制来进行节点级别聚合和语义级别的聚合，从而提出了HAN模型。Motivation异构性和丰富的语义学信息对构建一个适用于异构图的图神经网络带来了挑战。目前虽然自注意力机制取得了很大的进步，但还没有将其应用于对异构图的建模。Introduction构建一个适用于异构图的
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2023-09-15 23:00:22
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deepwalk和node2vec针对同构图的游走，如果应用于异构图则会造成以下问题：偏向于出现频率高的节点类型偏向于相对集中的几点（即度数高的节点）要了解异构图的游走，首先我们需要了解什么是异构图：我们知道同构图G=(V,E)，而异构图G=(V,E,T)，T是节点V的类型例如，学术网络：在上图中，我们知道节点有四种不同的类型，而节点之间的边E也有三种不同的类型在我们了解异构图之后，下面介绍met
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2023-09-01 07:27:50
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目录MetaPath2vec1.基于元路径的信息提取器2.重构器3.构造目标MetaPath2vec在异构图中，不同类型的节点和边具有不同的语义含义。因此，对于异构网络嵌入，不仅要关注节点之间的结构相关性，还要关注节点之间的语义相关性。metapath2vec (Dong et al.， 2017)被提出来捕捉节点之间的这两种相关性。接下来，我们详细介绍metapath2vec (Dong et
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2023-12-17 16:25:00
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目录异构图介绍异构图神经网络简介异构图神经网络任务介绍Heterogeneous Graph Neural Network (HetGNN)Relation-aware Graph Convolutional Networks (R-GCN)Heterogeneous Information Network Embedding (HINE)Heterogeneous Graph Attentio
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2023-12-13 05:43:47
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今天学习的是微软的一篇论文《metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks》，发表于 KDD 2017，目前引用次数超 500 次。很多网络表征学习主要是针对同构网络的，而本文提出的一种专门用于异构网络表征学习的方法——Metapath2Vec，其能够同时捕捉不同类型节点之间的「结构关系」和「语义关
原创
2021-02-04 20:24:17
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微软 2017 年的异构网络表征工作
原创
2021-07-24 11:34:56
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随着人类社会和经济的不断发展，信息的交换和传输已经成为人们生活中与衣食住行一样必不可少的一部分。为了实现此目的，通信技术在近50年内呈现出异常繁荣的景象，这也带来了多种类型通信网络的共存，即异构型网络（heterogeneousnetwork）。
一、概述
随着如图1所示的3G/WLAN/WiMax等系统在全球的引入以及现有各种二代移动网络的继续运营，
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2023-12-07 15:35:11
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AWS re:Invent2019显示AWS市场占用率达到45%，相比2018年营收增长29%。使用专用芯片构建用于加速特定场景的战略更加清晰，除去Intel和AMD的X86和Nvidia GPU，还有通过其Annapurna Labs部门推出的基于Arm的Graviton的定制芯片，并承诺基于Graviton2（7纳米）的新型EC2实例的性能是第一代Graviton的7倍。早在摩尔定律失效之前，
参考书籍：《图解TCP/IP》、《计算机网络-谢希仁》1、计算机网络相关概念1、计算机网络：计算机网络是将分散在不同地点且具有独立功能的多个计算机系统，利用通信设备和通信线路相互连接起来，在网络协议和软件的支持下进行数据通信，实现信息传递和资源共享的计算机共享的集合。总之，计算机网络是互连的、自治【无主从关系】的计算机集合。2、计算机网络的组成：从组成部分上看，一个完整的计算机网络主要由硬件、软件
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2023-08-22 08:23:15
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随着互联网和物联网应用的快速发展，数据呈现爆发式增长趋势，一方面数据规模的膨胀导致传统的关系型数据库无法满足存储和查询的实时性要求，另一方面数据结构出现多样化，各种不同类型的数据库并行交互，数据流转和融合处理难度加大，成本上升。为了满足企业数字化转型的需求，企业一方面需要在确保安全和隐私的前提下开放自身的业务数据，另一方面需要接入大量的互联网、物联网数据，提升数据的代表性和泛化能力，为此需要为数据
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2023-07-30 19:40:29
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总述 异构计算技术从80年代中期产生，由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大，目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文还强调了未来异构计算研究应注意的一些方面。 随着通信和网络技术的迅速发展，网络计算概念应运而生。同构网络计算系统now或cow首先兴起，接着很快涌现出异构网络计算系统，从而使异构计算近年来成为并行/分布计算领域中的主
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2024-01-16 01:41:36
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异构网络(Heterogeneous Network）是一种类型的网络，其是由不同制造商生产的计算机，网络设备和系统组成的，大部分情况下运行在不同的协议上支持不同的功能或应用。
关于异构网络的研究最早追溯到1995的美国加州大学伯克利分校发起的BARWAN（Bay Area Research Wireless Access Network）项目，该项目负责人R.H. Katz在
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2024-01-13 12:49:43
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文章目录异构图HeteroGraphConv初始化forward例子参考 异构图相比同构图，异构图里可以有不同类型的节点和边。这些不同类型的节点和边具有独立的ID空间和特征。 例如在下图中，”用户”和”游戏”节点的ID都是从0开始的，而且两种节点具有不同的特征。 因此异构图才是最能够表达和适用我们真实世界的各种表达的。下面可以使用DGL创建一个如下的异构图： 一共有三种实体，三种关系的异构图im
## 异构数据同步 架构图
在现代软件开发中，数据同步是一个非常重要的问题。特别是在大型系统中，数据通常存储在不同的数据库中，这就需要实现异构数据同步。异构数据同步指的是不同类型的数据源之间的数据同步，比如关系型数据库和NoSQL数据库之间的数据同步。
### 架构图
下面是一个简单的异构数据同步架构图示例：
```mermaid
flowchart TD;
A[数据源1] -->
原创
2024-03-09 06:41:08
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Heterogeneous Graph Neural Network是发表在KDD 2019的一篇文章，提出了HetGNN模型，采用LSTM进行节点级别的聚合，采用注意力机制进行语义级别的聚合。Motivation作者认为现在的网络几乎都没有同时考虑异构网络的结构信息以及每个节点的异构内容信息（大概就是属性的意思吧）。当前先进的GNNs并没有对异构图解决以下几个问题：很多异构图中节点也许并没有和其
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2023-10-09 07:15:00
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