https://zhuanlan.zhihu.com/p/75307407 本篇文章是我在2019年8月阅读完论文“Wu, Zonghan , et al. "A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks." (2019).“”后的翻译与笔记 ...
pdf:Session based Recommendation with Graph Neural Networks SR GNN 参考博客:https: sxkdz.github.io research SR GNN 摘要 基于会话的推荐问题旨在预测基于匿名会话的用户操作。先前的方法将会话建模为序列,并估计项目表示以外的用户表示,以提出建议。尽管取得了可喜的结果,但它们不足以在会话中获得准确 ...
2020-11-04 20:54 0 649 推荐指数:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/75307407 本篇文章是我在2019年8月阅读完论文“Wu, Zonghan , et al. "A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks." (2019).“”后的翻译与笔记 ...
转载机器之心的博客:清华大学图神经网络综述:模型与应用,这里仅当个人学习使用; 清华大学孙茂松组整理的很多有关GNN的Paper可以参考:(https://github.com/thunlp/GNNPapers)。 引言 图是一种数据结构,它对一组对象(节点)及其关系(边)进行建模 ...
研究动机 异构信息网络是推荐系统中重要的数据表示。异构信息网络的推荐系统常常面临2个问题:如何去表示推荐系统的高级语义,如何向推荐系统中融入异构信息。在这篇文章中,我们首先将meta-graph融入到HIN-based推荐系统中,然后利用”MF+FM“的方法求解信息融合问题。对于每个 ...
论文:《Memory-based Graph Networks》,ICLR2020 代码:https://github.com/amirkhas/GraphMemoryNet 概述 图神经网络(GNNs)是一类深度模型,可处理任意拓扑结构的数据。比如社交网络、知识图谱、分子结构 ...
session 点击一系列 item 的行为看做一个序列,用来训练一个 RNN 模型。在预测阶段,把 se ...
很早之前看到这篇文章的时候,觉得这篇文章的思想很朴素,没有让人眼前一亮的东西就没有太在意。之后读到很多Multi-Agent或者并行训练的文章,都会提到这个算法,比如第一视角多人游戏(Quake ...
图神经网络 先导概念 传统机器学习与图神经网络的关系 传统机器学习数据类型:矩阵、张量、序列、时间序列;但是现实生活中的数据更多是图的结构; 现实的数据可以转化为图的形式(包括传统机器 ...
本文主要贡献 新的分类模式:我们提出了一种新的图神经网络分类法。图神经网络分为四类:递归图神经网络、卷积图神经网络、图自动编码器和时空图神经网络。 全面的论述:我们提供了图形数据的现代深度 ...