基于图神经网络 链路预测

最新推荐文章于 2024-12-14 12:47:35 发布
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文章标签： 神经网络 深度学习
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【ICLR2020】基于图神经网络的归纳矩阵补全

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从损失函数中观察，分类预测和图嵌入是否是一体。

【GNN五大类 VGAE】（变分图自编码器）：Variational Graph Auto-Encoders

tiger00O
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B.图神经网络之预训练大模型结合：ERNIESage在链接预测任务应用
丨汀、的博客
11-26 612
通过以上两个版本的模型代码简单的讲解，我们可以知道他们的不同点，其实主要就是在消息传递机制的部分有所不同。ERNIESageV1版本只作用在text graph的节点上，在传递消息(Send阶段)时只考虑了邻居本身的文本信息；而ERNIESageV2版本则作用在了边上，在Send阶段同时考虑了当前节点和其邻居节点的文本信息，达到更好的交互效果。ERNIE。
图神经网络实战（13）——经典链接预测算法
盼小辉丶的博客
06-11 5477
链接预测 (Link prediction) 可以帮助我们理解和挖掘图中的关系，并在社交网络、推荐系统等领域提供更准确的预测和决策支持。为了解决链接预测问题，研究者们提出了多种方法。本节将介绍基于局部和全局邻域的启发式方法。
基于神经网络的链路预测算法
01-20
针对当前基于网络拓扑结构相似性的链路预测算法普遍存在精确度较低且适应性不强的问题，研究发现融合算法能够有效改善这些问题。提出了一种基于神经网络的融合链路预测算法，主要通过神经网络对不同链路预测相似性指标进行融合。该算法使用神经网络对不同相似性指标的数值特征进行学习，同时采用标准粒子群算法对神经网络进行了优化，并通过优化学习后的神经网络模型计算出融合指标。多个真实网络数据集上实验表明，该算法的预测精度明显高于融合之前的各项指标，并且优于现有融合方法的精度。
使用图神经网络的链接预测方法
weixin_48167662的博客
05-08 3006
我们首先介绍图的同构问题。给定两个图GVGEGHVHEHGVG​EG​HVH​EH​，如果存在一个映射πVG→VHπVG​→VH​st∈EG⟺πsπt∈EHst∈EG​⟺πsπt))∈EH​那么GHG,HGH就是同构的，记作G≃HG\simeq HG≃H，且称π\piπ是图GGG和HHH的一个同构。
图卷积神经网络GCN之链路预测
m0_61142248的博客
04-11 6893
使用pytorch 的相关神经网络库， 手动编写图卷积神经网络模型(GCN)， 并在相应的图结构数据集上完成链路预测任务。
[图神经网络论文]:LeL-GNN-Learnable Edge Sampling and Line Based Graph Neural Network for Link Prediction
zerokusinage的博客
03-19 1381
链接预测论文:LeL-GNN-Learnable Edge Sampling and Line Based Graph Neural Network for Link Prediction
【复杂网络建模】——使用PyTorch和DGL库实现图神经网络进行链路预测
lingxw的博客
06-16 4735
链路预测是指在一个给定的网络中，根据已有的网络结构信息，尝试预测两个节点之间是否存在连接或者可能会建立连接的概率。这在社交网络分析、生物信息学、推荐系统等领域中都有广泛的应用。在复杂网络中，链路预测可以帮助我们理解网络的演化过程、发现隐藏的关系和未知的连接，以及预测未来的网络演化趋势。
gnn用于链路预测，图神经网络用于链路预测_ gnn4lp.zip
10-02
图神经网络（GNN）是一种深度学习框架，专门用于处理图结构数据。在图数据中，信息是以节点（顶点）和边（连接）的形式表示的，而这些数据通常存在于各种现实世界的应用中，如社交网络分析、生物信息学、计算机视觉...
在Cora和Citeseer数据集上使用GCN网络实现链路预测
04-06
本项目专注于使用图卷积神经网络（GCN）在Cora和Citeseer数据集上执行链路预测。Cora和Citeseer是两个广泛使用的学术文献网络数据集，它们包含了节点（论文）和边（引用关系），非常适合用于图结构数据的分析和预测...
PyTorch图神经网络实践（五）链路预测
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Javy Wang
11-02 2万+
链路预测是网络科学里面的一个经典任务，其目的是利用当前已获取的网络数据（包含结构信息和属性信息）来预测网络中会出现哪些新的连边。 本文计划利用networkx包中的网络来进行链路预测，因为目前PyTorch Geometric包中封装的网络还不够多，而很多网络方便用networkx包生成或者处理。 环境配置 首先，安装一个工具包，DeepSNAP。这个包提供了networkx到PyTorch Geometric的接口，可以方便地将networkx中的网络转换成PyTorch Geometric所要求的数据格
基于深度卷积神经网络的多节点间链路预测方法
03-15
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基于关系图卷积神经网络的链接预测研究.pdf
09-25
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matlab神经网络预测代码-SEAL:SEAL（从子图，嵌入和链接预测属性中学习）。“M.Zhang，Y。Chen，基于图形神经网络的链接预
05-19
matlab神经网络预测代码SEAL-从子图，嵌入和链接预测的属性中学习 关于 SEAL的代码（从子图，嵌入和链接预测属性中学习）。 SEAL是用于链接预测的新颖框架，可将链接预测系统地转换为子图分类问题。 对于每个目标链接，SEAL提取其h跳封闭子图A并构建其节点信息矩阵X （包含结构节点标签，潜在嵌入和节点的显式属性）。 然后，SEAL将（ A，X ）馈入图神经网络（GNN）以对链接的存在进行分类，以便它可以同时从图结构特征（来自A ）和潜在/显式特征（来自X ）中学习以进行链接预测。 有关更多信息，请检查我们的论文： M. Zhang和Y. Chen，基于图神经网络的链接预测，神经信息处理系统（NIPS-18）的进展。 版本 SEAL在MATLAB和Python中均已实现。 本文使用MATLAB版本生成实验结果，其中还包含其他基准方法的评估代码。 Python软件具有更好的灵活性和可伸缩性。 还有一个PyTorch Geometric实现，可以在开放图基准（OGB）数据集上测试SEAL。 它还支持诸如Cora和CiteSeer之类的Planetoid数据集，以及自定义的Pytor
nbaGNNs:图神经网络模型在2013-2019、2021赛季对nba和ncaa点微分图执行链接预测
03-11
该项目是几个图神经网络模型的实现，用于在NBA和NCAA篮球的2013-2019年，2021赛季的加权有向点微分图上进行链接预测。 打开src / models.py选择测试的年份和日期范围或调整超参数。 运行src / models.py火车并测试模型。 每种预测在2021年的都发布在。 所显示的预测是（主场得分-客场得分）。 模型的输入是表示给定日期的季节状态的图形：“进攻/防守”图形具有nba进攻和防守作为节点，而边沿则表示它们之间的相互作用。 Vegas图以团队为节点，其加权有向边表示。 进攻/防守图中的边权是根据统计。 作为预处理步骤，将所有图形进行行归一化，并按照Oracle （2012 Balreira，Miceli，Tegtmeyer）中的描述应用Oracle调整，以增强图形上的随机游动。 接下来，将 （2016，Grover，Leskovec）应用于图形，以计算所有进
Python实现的图神经网络进行链接预测（link prediction）
毕业作品网站
01-15 6167
Note:程序【src/util/cora_class_one_hot_process.py】将cora数据集中cora.content中的节点label进行one-hot编码（处理后的数据集为：data/cora/cora.content_class），将其与features一起作为训练特征，这就相当于实现了条件变分自编码【conditional variational auroencoder (CVAE)】，从而在encoder与decoder中加入了节点label的限制。数据集的格式如下，具体可见。
图神经网络链接预测
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天天酷科研的博客
12-14 105
图神经网络链接预测
跟着官方文档学DGL框架第十天——训练图神经网络之链接预测
beilizhang的博客
12-29 7524
参考链接 https://docs.dgl.ai/en/latest/guide/training-link.html#guide-training-link-prediction 概述 什么是链接预测 链接预测就是预测图中给定节点间是否存在边，常用于推荐系统。 形式化地，给定节点uuu和vvv，链接预测的任务就是得到它们间存在链接的概率yu,v=ϕ(u,v)y_{u,v}=\phi \left ( u,v\right )yu,v​=ϕ(u,v)。具体到GNN上，我们通过L层的GNN得到节点uuu和vv
​ICLR 2023 高分论文 | 基于子图草图的图神经网络用于链路预测
Paper weekly
08-28 1961
本文介绍了一项关于链路预测方向的研究，该论文在 openreview 上分别得到了 10, 8, 8, 8 的评分。作者研究了基于子图的用于链路预测（LP, Link Prediction） 方法，提出了一个新奇、高效的全图 GNN 模型。论文标题：Graph Neural Networks for Link Prediction with Subgraph Sketching论文链接：https...
基于图神经网络的社交网络链路预测
06-06
社交网络链路预测是指根据已知的社交网络结构，预测其中未知的连接关系。基于图神经网络的社交网络链路预测是一种比较新颖的方法，它利用图神经网络对社交网络的节点和边进行建模，从而预测未知的连接关系。这种方法的优点是能够充分利用社交网络中的信息，从而提高预测准确性。同时，图神经网络具有较强的泛化能力，即使在数据缺失或者噪声较大的情况下也能够有效地预测社交网络中的连接关系。
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