谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(三）
3.Subgraph sampling3.1 cluster-GCN论文标题：Cluster-GCN: An Efficient Algorithm for Training Deep and Large Graph Convolutional Networks论文来源：KDD2019论文方向：图卷积网络论文链接：https://arxiv.org/abs/1905.07953**主要思路：**....
谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(二）
2.Layer-wise sampling2.1 FastGCN论文标题：FastGCN: fast learning with graph convolutional networks via importance sampling论文来源：ICLR2018论文方向：图卷积网络论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.10247我们已知，GCN的形式为：从积分的角度看待图....
谷歌、阿里、腾讯等在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法(一）
今天我们来聊一聊在大规模图神经网络上必用的GNN加速算法。GNN在图结构的任务上取得了很好的结果，但由于需要将图加载到内存中，且每层的卷积操作都会遍历全图，对于大规模的图，需要的内存和时间的开销都是不可接受的。现有一些用于加速GNN的算法，基本思路是使用mini-batch来计算，用min-batch的梯度估计full-batch的梯度，通过多次迭代达到基本一致的效果。根据使用的方法不同，大致分....
【图神经网络DGL】消息传递范式
一、消息传递范式聚合函数和更新函数。1.1 内置函数和消息传递API（1）API属性介绍消息函数：接受一个参数 edges，这是一个 dgl.EdgeBatch 的实例， 在消息传递时，它被DGL在内部生成以表示一批边。edges有三个成员属性：src、dst和data，分别用于访问源节点、目标节点和边的特征。聚合函数：接受一个参数 nodes，这是一个 NodeBatch 的实例， 在消息传递....
【图神经网络DGL】GCN应用于Karate Club
一、题目描述Karate club是一个社交网络，包括34个成员，并在俱乐部外互动的成员之间建立成对链接。 俱乐部随后分为两个社区，由教员（节点0）和俱乐部主席（节点33）领导。 网络以如下方式可视化，并带有表示社区的颜色（如下图）。任务：预测给定社交网络本身每个成员倾向于加入哪一侧的社区（0或33）。二、步骤2.1 在DGL中创建网络图这里可以复习上一节的【图神经网络DGL】数据封装和消息传递....
【图神经网络DGL】数据封装和栗子
一、DGL简介和安装DGL支持深度学习框架Pytorch、MXNet、tensorflow等，如果使用Pytorch则需要1.5.0版本以上。安装就一句：conda install -c dglteam dgl-cuda10.1如果遇到报错：An unexpected error has occurred. Conda has prepared the above report.可以使用cond....
【图神经网络DGL】消息传递范式
一、消息传递范式聚合函数和更新函数。1.1 内置函数和消息传递API（1）API属性介绍消息函数：接受一个参数 edges，这是一个 dgl.EdgeBatch 的实例， 在消息传递时，它被DGL在内部生成以表示一批边。edges有三个成员属性：src、dst和data，分别用于访问源节点、目标节点和边的特征。聚合函数：接受一个参数 nodes，这是一个 NodeBatch 的实例， 在消息传递....
业界盘点|为什么推荐算法都开始结合图神经网络了？（三）
8. 亚马逊NIRec论文标题：An Efficient Neighborhood-based Interaction Model for Recommendation on Heterogeneous Graph论文来源：KDD2020, Amazon论文目标：介绍了early summarization问题（在预测前将结点和邻居信息压缩到一个向量中），并提出模型解决图的构建方法：普通异构图模....
业界盘点|为什么推荐算法都开始结合图神经网络了？（二）
3. 阿里EGES论文标题：Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba论文来源：KDD2018，Alibaba论文目标：将图表示学习应用到推荐中，初步解决scalability, sparsity and cold start等问题图数据的构建方法：session-based users’ ....
业界盘点|为什么推荐算法都开始结合图神经网络了？（一）
大家好，我是对白。图神经网络（GNN）相信大家也不陌生了，在还没有Graph Embedding之前，节点的属性信息可以通过Item2vec这种序列化Embedding的方式去学习，效果虽然不错，但它忽略了节点的结构信息。而GNN能够自然地整合节点属性信息和拓扑结构信息，因此在许多领域广泛应用。在推荐系统中，目前的主要挑战是从用户-物品交互以及辅助信息中学习有效的User-Item Embedd....
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