图计算
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数据挖掘--图计算入门
上学期做过关于图数据挖掘的东西，现在看到有一些新的关于图计算的论文出来了，因此想学习一下。入门数据挖掘中的图计算，我觉得可以先学习异构信息网络meta-path Sun Yizhou的论文网络表示学习network embeddingword2vec，node2vec，metapath2vec…之前我是使用了meta-path，skipgram，融合的网络模型做了一个跨域的推荐系...原创 2018-12-02 15:36:03 · 1229 阅读 · 0 评论 -
论文笔记：Max-Margin DeepWalk: Discriminative Learning of Network Representation
Max-Margin DeepWalk: Discriminative Learning of Network Representation继承了Network Representation Learning with Rich Text Information论文。在Network Representation Learning with Rich Text Information文中，DW...原创 2019-01-26 15:27:03 · 837 阅读 · 0 评论 -
论文笔记：Predict Anchor Links across Social Networks via an Embedding Approach
Predict Anchor Links across Social Networks via an Embedding Approach目标方法网络构建embeddingmatching总目标函数目标找两个不同的社交网络中的anchor link方法方法分为两部分embeddingmatching总体的目标函数就是最小化embedding的目标函数和matching的目标函数：...原创 2019-01-31 16:14:57 · 1034 阅读 · 0 评论 -
论文笔记：Cross View Link Prediction by Learning Noise-resilient Representation Consensus
Cross View Link Prediction by Learning Noise-resilient Representation Consensus目标方法顶点的embedding将有连接的顶点和属性的节点align在一起综合目标函数optimization目标在一个网络中（社交网络/生物网络/计算机网络。。），有的节点有属性信息，有的节点会和其他人相连，有的节点既有属性信息又和其他...原创 2019-01-31 17:41:54 · 475 阅读 · 0 评论 -
论文笔记：Asymmetric Transitivity Preserving Graph Embedding
Max-Margin DeepWalk: Asymmetric Transitivity Preserving Graph Embedding概览方法总结概览对有向图的节点进行embedding。对于每个顶点，的到两个embedding后的向量，一个是source，一个是target。因为是有向图，此顶点可能是一条路径的源头，也有可能是一条路径的终点。方法论文的核心目的是：其中s是相...原创 2019-01-27 22:39:14 · 2018 阅读 · 0 评论 -
图计算论文笔记--Label Noise Reduction in Entity Typing by Heterogeneous Partial-Label Embedding
Label Noise Reduction in Entity Typing by Heterogeneous Partial-Label Embedding已有的方法在学习后得到实体的类别有很多，但有的不需要的噪音。如图，对特朗普的定位是person，politician，businessman，artist，actor。但在不同的语境下，其实并不能把特朗普打上这些所有的标签，其实只是其中的...原创 2019-01-29 18:53:04 · 678 阅读 · 0 评论 -
论文笔记：Large-Scale Embedding Learning in Heterogeneous Event Data（HEBE）
Large-Scale Embedding Learning in Heterogeneous Event Data（HEBE）本来我想把论文关键点写一些的，但是上网搜了一下，发现一个小姐姐写的非常好，有的论文中没有提到的例子和证明小姐姐都给出来了，很清晰。上连接：https://blog.youkuaiyun.com/hy_jz/article/details/79007448其实我感觉HEBE和de...原创 2019-01-30 19:09:28 · 730 阅读 · 0 评论 -
论文笔记：Aligning Users Across Social Network Using Network Embedding
Aligning Users Across Social Network Using Network Embedding目标方法目标论文的目标就是把两个社交网络的用户可以align在一起。也就是对两个网络分别嵌入的话，他们的顶点在空间中的表示肯定是不能比的。论文使用了一些方法，可以将两个网络emb后能保持两个网络各自顶点之间和相互之间的正确关系。论文在实验中的例子：将Twitter和fou...原创 2019-01-30 21:38:10 · 1262 阅读 · 0 评论 -
论文笔记：PTE: Predictive Text Embedding through Large-scale Heterogeneous Text Network
PTE: Predictive Text Embedding through Large-scale Heterogeneous Text Network步骤建立异构网络embedding训练总结和前几篇目标函数差不多。步骤建立异构网络如下图，通过文本建立起来的网络分为三部分（1）word-word，每一个word是一个顶点，边上的权重是两个word同时出现的次数。（2）word-do...原创 2019-02-12 15:43:06 · 2641 阅读 · 2 评论 -
Influence Maximization影响力最大化
在现代社会，信息是最重要的。如果目前我们有了一份信息，而我们想要 最大化地传播信息，则我们得考虑如何选择切入点，选择哪些人作为初始传播 的节点，可以使全网受到信息的影响最大。一个公司想向市场推广一个新的产品，希望它能被网络 中的大部分人群所接受。公司计划初始化地把一小部分人群作为目标人群，然 后向他们派送免费的产品样本(产品非常的昂贵，所以公司要限制预算，仅仅只 能选择一小部分人群派发)。公司...原创 2019-07-02 10:30:38 · 6269 阅读 · 1 评论 -
GCN
又是一个提醒我学习的log原创 2019-07-05 10:05:53 · 680 阅读 · 1 评论 -
论文笔记：Tri-Party Deep Network Representation
Tri-Party Deep Network Representation目标方法步骤目标将网络节点嵌入成向量方法考虑网络结构，节点文本，节点标签 三个因素，采用神经网络，将网络的节点嵌入成向量。论文中的网络的结构信息其实是网络的邻居信息。和deep walk一样，使用random walk之后用skip-gram就可以保留邻居信息。论文中的文本信息使用的是论文标题，也就是文章使用的数...原创 2019-01-25 17:27:37 · 904 阅读 · 1 评论 -
论文笔记：Heterogeneous Network Embedding via Deep Architectures
Heterogeneous Network Embedding via Deep Architectures中心思想方法1. text和image的表达image的表达text的表达2. 映射到相同的空间3. 目标函数学习整体网络总结论文使用深度网络建模，学习异构信息网络中的节点的向量表达。中心思想将异构信息网络中的不同类型的顶点映射到相同维度的空间，embedding到相同维度的向量表达。...原创 2019-01-15 16:25:47 · 2102 阅读 · 3 评论 -
图计算论文笔记--Subgraph-augmented Path Embedding for Semantic User Search on Heterogeneous Social Network
Subgraph-augmented Path Embedding for Semantic User Search on Heterogeneous Social NetworkABSTRACTINTRODUCTIONRELATED WORKPROBLEM FORMULATIONABSTRACT在图中找相似用户，以往的工作是建立一个图中用户到用户的路径，此论文的方法是建立用户到用户之间的子图...原创 2018-12-02 19:28:23 · 678 阅读 · 0 评论 -
图计算论文笔记--SPARC: Self-Paced Network Representation for Few-Shot Rare Category Characterization
Self-Paced Network Representation for Few-Shot Rare Category CharacterizationABSTRACTINTRODUCTIONRELATED WORKRare Category AnalysisNetwork RepresentationCurriculum LearningPROBLEM DEFINITION问题1 Rare C...原创 2019-01-28 14:57:30 · 670 阅读 · 0 评论 -
GCN--SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS
图卷积有谱卷积和空间域的卷积，这篇论文是谱卷积。此篇论文的入门：https://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/耐心看，收获很大。这篇论文是谱卷积其实就是将傅立叶的图滤波一步步推成神经网络。推导的过程参考原文，或者一个博客：https://blog.youkuaiyun.com/chensi1995/article/details/772320...原创 2018-12-05 19:40:28 · 712 阅读 · 1 评论 -
图计算论文笔记--Interactive Paths Embedding for Semantic Proximity Search on Heterogeneous Graphs
Interactive Paths Embedding for Semantic Proximity Search on Heterogeneous GraphsABSTRACTINTRODUCTIONRELATED WORKPROBLEM FORMULATIONINTERACTIVE PATHS CONSTRUCTIONcycle-free shuffling mechanismINTERACT...原创 2018-12-03 22:27:34 · 874 阅读 · 0 评论 -
GCN--Learning Convolutional Neural Networks for Graphs
这篇论文是在属于空间域上的图卷积一篇博客介绍文章：https://www.leiphone.com/news/201706/ppA1Hr0M0fLqm7OP.html原创 2018-12-06 17:20:57 · 1796 阅读 · 0 评论 -
图计算论文笔记--Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems
Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systemsabstractintroductionrelated workmethodproblem setupmodel architectureForward propagation algorithmImportance-based neighborhoodsSta...原创 2018-12-06 21:21:08 · 3891 阅读 · 2 评论 -
Network Representation/ graph embedding 综述
几个综述：Graph Embedding Techniques, Applications, and Performance: A SurveyRepresentation Learning on Graphs: Methods and ApplicationsA Comprehensive Survey of Graph Embedding:Problems,Techniques and...原创 2019-01-15 11:01:32 · 883 阅读 · 0 评论 -
图计算论文笔记--Heterogeneous Information Network Embedding for Meta Path based Proximity
Heterogeneous Information Network Embedding for Meta Path based Proximityabstractkeywordsintroductionrelated workproblem definitionHINETruncated Proximity Calculationmodelnegative samplingexperimenta...原创 2018-12-10 21:24:33 · 1623 阅读 · 0 评论 -
论文笔记：Non-transitive Hashing with Latent Similarity Components
Non-transitive Hashing with Latent Similarity Componentsabstractkeywordsintroductionabstract现有的有监督散列方法以简单统一的方式处理成对的相似关系，并将数据投影到单个Hamming空间中，但有的关系是不能传递的，因此不能单纯的传递投射。提出的方法：Multi-Component Hashing (M...原创 2019-01-15 11:26:53 · 238 阅读 · 0 评论 -
论文笔记：Network Representation Learning with Rich Text Information
network representation learning with rich text information时间仓促，没有特别仔细的看（之后再更新）论文的成果有两点：证明deepwalk其实就等价于matrix factorization（DW可以用MF表示）其中，W矩阵是在skip-gram中中心词的表达，H是上下文的表达。M在使用softmax的时候是log（词对（v...原创 2019-01-15 14:47:15 · 1589 阅读 · 0 评论 -
论文笔记：Inductive Representation Learning on Large Graphs
一个公众号的推送：https://mp.weixin.qq.com/s/9FlkgAERmIOamPtpIffQLg综述文章：https://www.jianshu.com/p/872509634a13原创 2019-08-27 21:50:33 · 1288 阅读 · 0 评论