图神经网络02-图与图学习(下)
四. 主要的图算法目前大多数框架（比如 Python 的 networkx 或 Neo4J）支持的图算法类别主要有三个：Pathfinding（寻路）：根据可用性和质量等条件确定最优路径。我们也将搜索算法包含在这一类别中。这可用于确定最快路由或流量路由。Centrality（中心性）：确定网络中节点的重要性。这可用于识别社交网络中有影响力的人或识别网络中潜在的攻击目标。Community det....
图神经网络22-DGL实战：针对边分类任务的邻居采样训练方法
边分类/回归的训练与节点分类/回归的训练类似，但还是有一些明显的区别。定义邻居采样器和数据加载器用户可以使用和节点分类一样的邻居采样器 。sampler = dgl.dataloading.MultiLayerFullNeighborSampler(2)想要用DGL提供的邻居采样器做边分类，需要将其与:class:~dgl.dataloading.pytorch.EdgeDataLoader 结....
图神经网络18-Watch Your Step: 通过图注意力学习节点嵌入
论文名称：Watch Your Step: Learning Graph Embeddings Through Attention这篇文章的出发点是自动化选择网络表示学习的参数从而适应不同网络的需求。同时文章也证明了DeepWalk的工作其实等同于矩阵分解。论文简介文章分析了之前一些工作的一个不可避免的问题，那就是模型参数的选择问题。对于不同的网络，模型能达到最好效果的参数是不同的，如果对于每个....
NAACL 2021 上的图神经网络好文
NAACL 2021Cross-Task Instance Representation Interactions and Label Dependencies for Joint Information Extraction with Graph Convolutional Networks. Minh Van Nguyen, Viet Lai and Thien Huu Nguyen. NA....
图神经网络17-DGL实战：构建图神经网络（GNN）模块
1 DGL NN模块的构造函数构造函数完成以下几个任务：设置选项。注册可学习的参数或者子模块。初始化参数。import torch.nn as nn from dgl.utils import expand_as_pair class SAGEConv(nn.Module): def __init__(self, in_f...
图神经网络16-DGL实战：图、节点和边创建与运算
1.1 关于图的基本概念图是用以表示实体及其关系的结构，记为 。图由两个集合组成，一是节点的集合 ，一个是边的集合 。 在边集 中，一条边连接一对节点 和 ，表明两节点间存在关系。关系可以是无向的， 如描述节点之间的对称关系；也可以是有向的，如描述非对称关系。例如，若用图对社交网络中人们的友谊关系进行建模，因为友谊是相互的，则边是无向的； 若用图对Twitter用户的关注行为进行建模...
图神经网络15-Text-Level-GNN:基于文本级GNN的文本分类模型
论文题目：Text Level Graph Neural Network for Text Classification论文地址：https://arxiv.org/pdf/1910.02356.pdf论文代码：https://github.com/yenhao/text-level-gnn发表时间：2019论文简介与动机1）TextGCN为整个数据集/语料库构建一个异构图(包括(待分类)文档节....
图神经网络14-TextGCN:基于图神经网络的文本分类
论文题目：Graph Convolutional Networks for Text Classification论文地址：https://arxiv.org/pdf/1809.05679.pdf论文代码：https://github.com/yao8839836/text_gcn发表时间：AAAI 2019ps:注意这篇论文作者在2018年已经公开在arxiv，我们再此不讨论预训练模型的事情 ....
图神经网络13-图注意力模型GAT网络详解
论文链接：https://arxiv.org/abs/1710.10903tensorflow代码版本： https://github.com/PetarV-/GATkeras代码版本：https://github.com/danielegrattarola/keras-gatpytorch代码版本：https://github.com/Diego999/pyGAT边预测任务: https://....
图神经网络必读论文-Must-read papers on GNN
ContentSurvey papersIntroduction to Graph Neural Networks. Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, Morgan & Claypool Publishers, 2020. bookZhiyuan Liu, Jie Zhou.Graph ....
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