图神经网络系列-BiNE算法

BiNE算法论文提出了一种二部网络的表示学习方法。虽然现有的工作已经开发了各种网络数据嵌入方法，但它们主要集中在一般的同构网络上，而忽略了二部网络的特殊性质。因此，对于嵌入二部网络，这些方法可能是次优的。在本文中，论文提出了一种新的学习二部网络顶点表示的方法BiNE，简称二部网络嵌入。通过有目的地执行有偏随机游动，生成的顶点序列能够很好地保持原始二部网络中顶点的长尾分布。论文提出了一个新的优化框架，该框架考虑了学习顶点表示时的显式关系（即观察到的链接）和隐式关系（即未观察到但可传递的链接）。论文在几个数据集上进行了广泛的实验，包括链接预测（分类）、推荐（个性化排名）和可视化任务。定量结果和定性分析都验证了该方法的有效性和合理性。

BiNE算法

论文链接：
http://staff.ustc.edu.cn/~hexn/papers/sigir18-bipartiteNE.pdf

二部图

图神经网络系列-BiNE算法相关推荐

图神经网络系列-知识图谱Neo4j-图神经网络案例实战
图神经网络系列-知识图谱Neo4j-图神经网络案例实战数据集简介 https://duanzhihua.blog.csdn.net/article/details/115530812 系列文章图神 ...
图神经网络系列-Graph图基本介绍、度中心性、特征向量中心性、中介中心性、连接中心性
图神经网络系列-Graph图基本介绍.度中心性.特征向量中心性.中介中心性.连接中心性目录图的定义图的类型空图形简单图多重图有向图无向图连通与断开图正则图完全图循环图二部图 ...
图神经网络系列（一）介绍及基本模型
前言在计算机视觉以及自然语言处理领域中,现有的技术大多把原始输入表示为欧几里得数据(Euclidean data).欧几里得数据最显著的特征就是有规则的空间结构,比如图片是规则的正方形栅格,比如语音 ...
图神经网络系列（二）图卷积神经网络
图卷积神经网络利用图卷积神经网络提取拓扑图的空间特征,其方式主要可以分为基于空间域(vertex domain,spatial domain)的方法以及基于谱域(spectral domain) ...
业界盘点|为什么推荐算法都开始结合图神经网络了？
作者 | 对白出品 | 对白的算法屋编者寄语: 本文看完,相信你也能熟练掌握这些基于GNN的推荐模型. 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 ...
SIGIR 2019 开源论文 | 基于图神经网络的协同过滤算法
作者丨纪厚业单位丨北京邮电大学博士生研究方向丨异质图神经网络,异质图表示学习和推荐系统引言协同过滤作为一种经典的推荐算法在推荐领域有举足轻重的地位.协同过滤(collaborative fil ...
Python实现基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究
资源下载地址:https://download.csdn.net/download/sheziqiong/85978304 资源下载地址:https://download.csdn.net/downl ...
基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究（完整代码+数据）
基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法研究.包含基于对比学习的关系感知异构图神经网络(Relation-aware Heterogeneous Graph Neural Network with C ...
知识图谱和图神经网络
知识图谱理论知识知识图谱嵌入模型 TransE DistMult 知识图谱的抽取与构建知识图谱工程知识抽取--实体识别与分类知识抽取--实体关系抽取与属性补全知识图谱的推理常见知识图谱推 ...

图神经网络系列-BiNE算法

BiNE算法

二部图

图神经网络系列-BiNE算法相关推荐

最新文章

热门文章