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发表于
2020-05-05
|
更新于
2026-03-13
|
杂记
|
浏览量:
开始一个新的生活吧
文章作者:
Linhao Luo
文章链接:
https://www.rman.top/2020/05/05/newstart/
版权声明:
本博客所有文章除特别声明外,均采用
CC BY-NC-SA 4.0
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杂记
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Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network
简介:现有的方法主要专注于具有单一类型节点/边缘的网络,并且不能灵活处理大型网络。许多真实世界的网络包括数十亿个节点和多种类型的边,每个节点与不同的属性相关联。本文提出了一种带属性多通道异构图网络,本网路结构可以支持transductive和indective的学习。 相关工作: Transductive Model: GATNE-T:此处,模型通过边的种类,学习节点在不同边聚类下的表达。采用的是graph sage的聚集方法。 然后把节点的所有边种类信息拼接起来,然后用self-attention进行聚合。 Inductive Model: GATNE-I:为了解决一些节点之间边不存在的问题,通过节点的属性和节点的种类来对节点进行嵌入。 Meta-Random-walk:对不同种类的边进行不同的游走,然后用负采样进行训练,最后用于节点预测。
Linhao Luo
神经网络炼丹师
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