Graph Convolutional Matrix Completion

最新推荐文章于 2023-01-24 11:11:05 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45312141/article/details/108565842
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本文探讨了图自编码器在图卷积网络GCN中的应用，用于解决矩阵补全任务。通过图卷积编码器处理用户-物品交互图，再用双线性解码器进行未观测评分的预测，将矩阵补全转化为链接预测问题。模型的训练过程和相关论文、代码资源链接也一并提供。

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论文｜ Graph Convolutional Matrix Completion
lxq980218的博客
12-28 625
算是在矩阵补全领域看的另一篇论文，大佬真的太太太厉害了。日常仰望大佬并流泪。 核心观点 Intersection data such as movie ratings can be represented by a bipartitie user-item gtaph with labeled edges denoting observed ratings. This representation is especially useful in the setting where additional g
Graph Convolutional Neural Networks for Predicting Drug-Target Interactions
wangprince2017
02-22 1140
1. 摘要 2. 数据集 DUDE数据集改进 DUDE-chemBl负样本数据集 最大无偏数据集（MUV） 3. 图构建 pocket graph molecuar graph 4. 口袋pretraining 使用autoencoder 4.1 阶段1 自编码 编码器 解码器 4.2 阶段二自编码 4.3 模型设计 实验结果 1. baseline 2. 数据可视化 3.测试模型是否有学习到口袋信息 4...
Graph Convolutional Matrix Completion——tensorflow代码理解④算法思路
weixin_40459958的博客
05-10 639
虽说在问题背景上，这片模型是基于Geometric matrix completion with recurrent multi-graph neural networks的改进，但究其算法则是采用的Variational graph auto-encoders 是将前者的GCN+LSTM换成了更加整体性的图自编码器 以下自编码器的基础知识来自https://zhuanlan.zhihu.com/p/78340397 本模型的理解参考自https://blog.youkuaiyun.com/yyl424525/arti
GCMC - Graph Convolutional Matrix Completion 图卷积矩阵补全 KDD 2018
知行合一，止于至善
10-25 2万+
文章目录1 相关介绍1.1 背景1.2 side information1.3 contributions1.4 相关介绍自编码器矩阵分解模型Matrix completion with side information2 在二部图中矩阵补全作为一种连接预测2.1 符号定义2.2 Revisiting graph auto-encoders 图自编码器2.3 Graph convolutional...
论文笔记：Graph Convolutional Matrix Completion
qq_44015059的博客
07-17 2740
前言 内容转载自:https://blog.youkuaiyun.com/yyl424525/article/details/102747805 仅作为学习笔记之用 论文链接：https://www.kdd.org/kdd2018/files/deep-learning-day/DLDay18_paper_32.pdf github：https://github.com/SongFGH/gc-mc-pytorch(pytorch版本复现) 图卷积神经网络（GCN）是现在深度学习的热点之一，这篇文章基于user-item
graph convolutional matrix completion
03-16
图卷积矩阵补全是一种基于图卷积神经网络的矩阵补全方法，用于预测缺失的矩阵元素。它将矩阵看作一个图，将矩阵中的每个元素作为节点，利用图卷积神经网络学习节点的嵌入表示，从而预测缺失的元素。...
Neural Inductive Matrix Completion with Graph Convolutional Networks for miRNA-disease Association Prediction
02-11
### Neural Inductive Matrix Completion with Graph Convolutional Networks for miRNA-Disease Association Prediction #### 概述 本研究提出了一种名为神经归纳矩阵补全与图卷积网络（Neural Inductive Matrix ...
Graph Convolutional Matrix Completion，GC-MC
05-06 1006
文章目录MotivationContributionSolutionEvaluationSummarization Motivation Contribution Solution Evaluation Summarization
论文解析：Graph Convolutional Matrix Completion
da_kao_la的博客
03-11 2453
论文解析：Graph Convolutional Matrix Completion 作者：Rianne van den Berg, Thomas N. Kipf, Max Welling（也是发表GCN的团队） 会议：KDD 2018 方法 图变分自编码器(GAE)的应用（GAE的博客），算法核心就是下面的图 将推荐系统的user-item交互建模为二分图，user和item分别是二分图的...
Graph Convolutional Matrix Completion——tensorflow代码理解③内部模型
weixin_40459958的博客
05-09 415
模型准备 占位符 placeholders = { #用户特征矩阵 [I|0] (943, 2625) 'u_features': tf.sparse_placeholder(tf.float32, shape=np.array(u_features.shape, dtype=np.int64)), #电影特征矩阵 [0|I] (1682, 2625) 'v_features': tf.sparse_placeholder(tf.float32, shape=np.array(v_
Graph Convolutional Matrix Completion——tensorflow代码理解①准备部分
weixin_40459958的博客
05-09 427
一.准备工作 import argparse import datetime import time import tensorflow as tf import numpy as np import scipy.sparse as sp import sys import json 1.随机数 seed = int(time.time()) np.random.seed(seed) tf.set_random_seed(seed) 2.设置命令行属性默认值 ap = argparse.Argument
Graph Convolutional Matrix Completion——tensorflow代码理解②运行环节
weixin_40459958的博客
05-09 367
1.填补占位符 test_support = sparse_to_tuple(test_support) test_support_t = sparse_to_tuple(test_support_t) val_support = sparse_to_tuple(val_support) val_support_t = sparse_to_tuple(val_support_t) train_support = sparse_to_tuple(train_support) train_support_t =
DGL图异构神经网络
weixin_43964189的博客
12-31 6071
DGL图异构神经网络 什么是异构图？ 传统同构图（Homogeneous Graph）数据中只存在一种节点和边，因此在构建图神经网络时所有节点共享同样的模型参数并且拥有同样维度的特征空间。而异构图（Heterogeneous Graph）中可以存在不只一种节点和边，因此允许不同类型的节点拥有不同维度的特征或属性。 这一特点使得异构图的应用十分广泛。事实上，如果用图来描述我们和周围事物的关系就会发现...
【推荐系统】User-Item CF：GC-MC
zzy_NIC的博客
01-24 949
本次解读的文章是 2017 年 arXiv 的一篇基于图卷积神经网络的用户物品协同过滤推荐算法论文，名为《Graph Convolutional Matrix Completion》
图卷积网络（Graph Convolutional Network）
chensi1995的博客
08-16 6万+
一. 图简介，图卷积网络的出现。 图（graph）是一种数据格式，它可以用于表示社交网络、通信网络、蛋白分子网络等，图中的节点表示网络中的个体，连边表示个体之间的连接关系。许多机器学习任务例如社团发现、链路预测等都需要用到图结构数据，因此图卷积神经网络的出现为这些问题的解决提供了新的思路。下图就是一个简单的图结构数据： 图上的神经网络，最早由Joan Bruna于2014年在论文Spect...
图神经网络 | (7) 如何理解Graph Convolutional Network（GCN）
sdu_hao的博客
02-07 4426
原文地址 今天起床时，发现这篇关于GCN的文章讲的不错，通俗易懂，为了更一步加深对GCN的理解，所以特此把它整理在图神经网络专栏中(编不下去了，其实是今天不想继续学习，就简单整理一些东西吧，至少良心不会痛。我发誓以后一定要早睡早起，哭唧唧......)。 傅里叶变换是论文中采用的比较正统的思路（谱域）。不过这些视角对于新人来说可能没那么好理解，空域（不进行傅里叶变换，直接利用相邻节点求卷积）角...
Graph Convolutional Network介绍及简单实现(一)
从小跑开始
12-05 1万+
本文是https://towardsdatascience.com/how-to-do-deep-learning-on-graphs-with-graph-convolutional-networks-7d2250723780第一部分A High-Level Introduction to Graph Convolutional Networks的翻译和总结，介绍了简单的Graph Convol...
从CNN到GCN的联系与区别——GCN从入门到精（fang）通（qi）
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weixin_40013463的博客
07-17 9万+
博客刷不出来图的，去知乎地址吧，没图不好懂的。https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 1 什么是离散卷积？CNN中卷积发挥什么作用？ 了解GCN之前必须对离散卷积（或者说CNN中的卷积）有一个明确的认识： 如何通俗易懂地解释卷积？这个链接的内容已经讲得很清楚了，离散卷积本质就是一种加权求和。 如图1所示，CNN中的卷...
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