BiGI ABSTRACT 二部图的嵌入表示近来引起了人们的大量关注。但是之前的大多数方法采用基于随机游走或基于重构的目标，这些方法对于学习局部图结构通常很有效。 文章提出：二部图的全局性质，包括同质节点的社区结构和异质节点的长期依赖关系，都没有得到很好的保留。因此文章提出二部图嵌入表示，称为BiGI，通过引入一个新的local global infomax目标，来捕捉全局属性。BiGI首先生成一 ...
2021-07-29 21:40 0 150 推荐指数：
论文信息 论文标题：Graph Representation Learning via Graphical Mutual Information Maximization论文作者：Zhen Peng、Wenbing Huang、Minnan Luo、Q. Zheng、Yu Rong ...
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Point-wise Mutual Information (Yao, et al 2019) reclaimed a clear description of Point-wise Mutual Information as below: \[PMI(i, j) = \log ...
图嵌入应用场景：可用于推荐，节点分类，链接预测（link prediction），可视化等场景 一、考虑网络结构 1.DeepWalk （KDD 2014） （1）简介 DeepWa ...
Graph Embedding是推荐系统、计算广告领域最近非常流行的做法，是从word2vec等一路发展而来的Embedding技术的最新延伸；并且已经有很多大厂将Graph Embedding应用于实践后取得了非常不错的线上效果。 word2vec和由其衍生出的item2vec ...
。 互信息(Mutual Information)是 信息论里一种有用的信息度量，它可以看成是一 ...
Mutual Information Neural Estimation 互信息定义： \(I(X;Z) = \int_{X \times Z} log\frac{d\mathbb{P}(XZ)}{d\mathbb{P}(X) \otimes \mathbb{P}(Z)}d\mathbb{P ...
