【GNN】应用场景总结
1、简介
图神经网络最近几年非常的受欢迎,图在很多的任务上都取得了非常不错的效果,那么它在实际的应用有哪些呢?本文介绍了15类不同图神经网络的应用场景。
2、分类
社会影响的预测
社会影响预测侧重于朋友之间行为的影响,尤其是在社交网络中。例如,如果一些社交网络上的朋友买了一件衣服,他/她会不会也买呢?以社交图作为输入,DeepInf为用户学习网络嵌入(一种潜在的社会表征)。结合下面(d)中手工制作的特征,对社会影响进行预测,比如v是否也会观看广告片段(步骤f)。在训练过程中,将预测结果与真值进行对比,学习这个网络嵌入。
电子健康记录建模
我们可以用图来建立医学本体的模型。下面是一个使用DAG(有向无环图)表示本体的例子。
为了利用本体论,我们通过将嵌入的eᵢ与其父节点结合使用,学习出一个为节点cᵢ嵌入的网络gᵢ。为了进行预测,我们将本体知识G与当前访问的xt相乘,并通过神经网络进行传递。例如,它们可以是诊断预测任务或心力衰竭预测任务。利用RNN网络,该模型可以通过以往的访问信息进一步增强。
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