https://zhuanlan.zhihu.com/p/75307407 本篇文章是我在2019年8月閱讀完論文“Wu, Zonghan , et al. "A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks." (2019).“”后的翻譯與筆記 ...
pdf:Session based Recommendation with Graph Neural Networks SR GNN 參考博客:https: sxkdz.github.io research SR GNN 摘要 基於會話的推薦問題旨在預測基於匿名會話的用戶操作。先前的方法將會話建模為序列,並估計項目表示以外的用戶表示,以提出建議。盡管取得了可喜的結果,但它們不足以在會話中獲得准確 ...
2020-11-04 20:54 0 649 推薦指數:
https://zhuanlan.zhihu.com/p/75307407 本篇文章是我在2019年8月閱讀完論文“Wu, Zonghan , et al. "A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks." (2019).“”后的翻譯與筆記 ...
轉載機器之心的博客:清華大學圖神經網絡綜述:模型與應用,這里僅當個人學習使用; 清華大學孫茂松組整理的很多有關GNN的Paper可以參考:(https://github.com/thunlp/GNNPapers)。 引言 圖是一種數據結構,它對一組對象(節點)及其關系(邊)進行建模 ...
研究動機 異構信息網絡是推薦系統中重要的數據表示。異構信息網絡的推薦系統常常面臨2個問題:如何去表示推薦系統的高級語義,如何向推薦系統中融入異構信息。在這篇文章中,我們首先將meta-graph融入到HIN-based推薦系統中,然后利用”MF+FM“的方法求解信息融合問題。對於每個 ...
論文:《Memory-based Graph Networks》,ICLR2020 代碼:https://github.com/amirkhas/GraphMemoryNet 概述 圖神經網絡(GNNs)是一類深度模型,可處理任意拓撲結構的數據。比如社交網絡、知識圖譜、分子結構 ...
session 點擊一系列 item 的行為看做一個序列,用來訓練一個 RNN 模型。在預測階段,把 se ...
很早之前看到這篇文章的時候,覺得這篇文章的思想很朴素,沒有讓人眼前一亮的東西就沒有太在意。之后讀到很多Multi-Agent或者並行訓練的文章,都會提到這個算法,比如第一視角多人游戲(Quake ...
圖神經網絡 先導概念 傳統機器學習與圖神經網絡的關系 傳統機器學習數據類型:矩陣、張量、序列、時間序列;但是現實生活中的數據更多是圖的結構; 現實的數據可以轉化為圖的形式(包括傳統機器 ...
本文主要貢獻 新的分類模式:我們提出了一種新的圖神經網絡分類法。圖神經網絡分為四類:遞歸圖神經網絡、卷積圖神經網絡、圖自動編碼器和時空圖神經網絡。 全面的論述:我們提供了圖形數據的現代深度 ...