Neural Graph Collaborative Filtering
Abstract:传统的深度学习协同过滤,ID的嵌入是直接输入交互层,但是在NGCF中,其能捕获用户和物品之间的高阶关系。
Method:假设:Intuitively, the interacted items provide direct evidence on a user’s prefere ...
torch.einsum 实现CIN
研究了一下如何用pytorch实现CIN的操作。
CIN的数学原理假设总共有$m$个field,每个field的embedding是一个$D$维向量。
压缩交互网络(Compressed Interaction Network, 简称CIN)隐向量是一个单元对象,因此我们将输入的原特征和神经网络中的 ...
neo4j导入和创建多数据库
前言最近在玩neo4j,用来存储实验的图数据库,以前都是只用做一个数据库就好了。但是由于一个数据集的paper被review怼的惨不忍睹,只能多搞几个数据集来实验,于是就开始倒腾建立多个数据集的方法。
Neo4j-admin import使用Neio4j-admin import导入csv
neo4 ...
PyG Graph sage 源码分析
PyG Graph sage 源码分析
Neighbor sampler
NeighborSampler!
1NeighborSampler(data, size, num_hops, batch_size=1, shuffle=False, drop_last=Fa ...
Graph U-Nets
简介:在传统图像领域,encoder-decoder结构,比如U-nets已经在许多图像像素领域有着许多成功的应用。然而在图像领域,由于池化和反池化操作在图领域的实现并没有自然的实现,导致这样的结构并没有在图网络中应用。本文提出了一种在图结构上池化和反池化的操作,池化层可以根据节点在可训练投影向量上 ...
Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network
简介:现有的方法主要专注于具有单一类型节点/边缘的网络,并且不能灵活处理大型网络。许多真实世界的网络包括数十亿个节点和多种类型的边,每个节点与不同的属性相关联。本文提出了一种带属性多通道异构图网络,本网路结构可以支持transductive和indective的学习。
相关工作:
Transduc ...
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