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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