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Happy New Year
发表于
2021-02-20
|
更新于
2026-03-13
|
杂记
|
浏览量:
文章作者:
Linhao Luo
文章链接:
https://www.rman.top/2021/02/20/Happy-New-Year/
版权声明:
本博客所有文章除特别声明外,均采用
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Heterogeneous Graph Structure Learning for Graph Neural Networks
Motivation:现有的异构图学习中一些图的结构是不好的,不利于下游任务,比如在user-item的异构图中,用户可能会点击一些无用的item,从而给异构图表示学习带来一些噪声。 现有有的一些图结构表示学习的方法,通过把邻接矩阵参数化,学习更好的邻接矩阵用于下游任务。但是他们都是用于同构图的方法。 本文提出了GSL框架,通过考虑三种不同的图结构:特征相似图,特征传播图,和语义图来学习更好的图结构用于下游任务。 Approach: 特征相似图:通过在节点之间的特征上用度量学习的方法,学习节点之间的相似度,构成相似度矩阵。 特征传播图:特征转播图通过特征与拓扑之间的交互来生成图结构,特征之间的相似度是可以传播的。我们通过一个例子来更好的理解。例如,考虑生成用户和电影之间的潜在图结构,存在这样一种图结构生成方式:如果用户U1 看过电影M1,且M1和M2相似,那么用户U1可能对M2感兴趣即和节点存在潜在边。上述潜在的图结构可以分两步构建:得到特征相似的节点对(找到相似的电影M1和M2),随后用拓扑结构传播(通过U1的观影历史得到可能感兴趣的电影M2)。HGSL 也通过上述两步过程...
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