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发表于
2020-07-16
|
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/2020/07/15/Hey-Girl/
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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AM-GCN: Adaptive Multi-channel Graph Convolutional Networks
Motivation现有的STOA的GCN算法不能很好的将节点特征融合进拓扑结构当中。GCN在一些节点分类的任务中不能很好的融合深层的拓扑结构和节点特征。作者希望提出一种新的GCN结构，在能保持现有的GCN优点的情况下，同样能很好的融合拓扑结构和节点的特征。 Model 把图拆成两部分，生成Topology Graph和Feature Graph。 Feature Graph是根据节点的特征采用KNN构成的新的图。 然后分为三个部分，上下两个部分用独立的参数训练，中间用共享参数训练 然后$Z{CT},Z{CF}$做个两个平均值生成$Z_C$ 然后对$Z_T,Z_C,Z_F$做个一个attention生成最后的表示$Z$ Objective function$\mathcal{L}_c$相似约束 同时对Common Convolution 的两个输出，分别生成节点内部的相似度矩阵，然后希望两个Graph的相似度矩阵足够接近。 $\mathcal{L}_d$差异约束 虽然对于两个模型的$S$是相似的，但是对于两个模型的输出向量$Z$是不相似的，不然就没有学习的必要了。 $...
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MultiImport: Inferring Node Importance in a Knowledge Graph from Multiple Input Signals
简介：对一个拥有多种节点重要性的图谱来说，如何去正确的估计他们每个节点重要性是一个很巨大的挑战。其中一个重要的问题就是如何从多种的不同的输入中有效的提取信息。针对这个问题，作者提出了一种隐向量模型，他可以从不同的信号中捕获节点的重要性。 以上图为例，针对一个电影的知识图谱来说，存在不同的种类的的节点，同时每个节点的信息可能拥有不同的属性。以不同的属性作为评价指标，其每个节点的重要性也是不一样的，并且不是每个节点都有全部的属性。这就导致了两个问题： 节点的重要性以不同的属性作为评价，所得到的结果是不一样的。 可能会存在空属性的情况，导致节点在那个属性下无法评价重要性。 作者希望对所有节点学习到一个通用的属性重要性$z$，这样作者就可以对图中所有的节点进行一个统一的重要性表达。 符号定义Node Feature$X\in \mathbb{R}^{|V|\times F}$ Node Importance$z\in \mathbb{R}_{\geq 0}$，是一个非负的实数，代表图中每个节点的重要性。 Input Signal$V’ \to \mathbb{R}_{\geq 0}...
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