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从传统到深度学习：浅谈点云分割中的图结构

随着3D扫描技术的进步，如何将点云的前景和背景正确分离成为点云处理的一个具有挑战性的问题。具体来说，就是给定一个对象位置的估计，目标是识别属于该对象的那些点，并将它们与背景点分开。...一个cut（割）就是图中边集合E的一个子集C，那这个割的cost（表示为|C|）就是边子集C的所有边的权值的总和。 一般可以用类似下面公式的一个能量函数E(L)描述点云图割问题。能量函数定义为： ?...对于每个点，相应的边缘特征提供局部固有的几何和区域语义信息以增强点表示。 ? 图7 总体架构。N表示原始点云中的点数。N的下标是层索引。较大的索引表示具有更多点的图层。C表示点要素通道的数量。...i,j为经过点模型新增加的点，通过寻找i,j的共同近邻来作为新增边的特征。图中第三副就是i近邻点的特征边，第四幅图中红色的边就是两个点近邻共同拥有的边。 ?...为了能够更好地展示领域知识，现向全体粉丝以及阅读者征稿，如果您的文章是3D视觉、CV&深度学习、SLAM、三维重建、点云后处理、自动驾驶、三维测量、VR/AR、3D人脸识别、医疗影像、缺陷检测、行人重识别

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6. Gremlin查询语言

Gremlin是JanusGraph的查询语言，用于从图中检索数据和更新数据。 Gremlin是一种面向路径的语言，它能够简洁地表示复杂的图形遍历和多步操作。...V：图中所有的顶点。 has('name', 'hercules')：过滤出顶点name为hercules的顶点。 out('father')：从hercules顶点遍历出边为father的边。...out('father')：从hercules的father顶点遍历出边为father的边。 name：获取hercules祖父顶点的name属性的值。 总之，这些步骤构成了类似路径的遍历查询。...鉴于神的图形只有一个战斗者（Hercules），另一个战斗者（为了举例）被添加到图中，Gremlin展示了如何将顶点和边添加到图形中。...toList() - 获取所有的结果作为一个list，如果没有结果则返回空列表。

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图对比学习的最新综述

例如,链接预测、节点分类、社区发现、推 荐 系 统、新 药 发 现 等 都 是 与 图 数 据 相 关 的 实 际问题[1-2]。...同时本文在 统一的框架下对比现有的方法,突出现有工作的异 同点及其发展脉络,从而帮助研究者更好地梳理现 有工作,期望能激发对图对比学习方法新的思考。...3 边级别图对比学习 在现实的图中,节点往往表现出同质性,即在图中 相近的节点往往具有相似的性质[1]。...由于图数据本身就是一种 抽象的数据结构,应用现有的增强操作(如增边删 边,隐藏部分特征维度)后,难以直观判断原来的节 点/图是否保持类别不变。...7.4 实际场景的应用 如何将图对比学习应用在实际场景中提升实际 任务的效果,也是一个潜力巨大的方向。

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Graph Embedding

LINE 从上述的对比表格中发现，如果只用邻居共现这一约束或训练任务的话，只用到了图数据与序列文本数据的共性，要针对于图进行操作的话，就要多多考虑graph与序列文本数据不同的特性，即边的方向，有无以及边的权重...那么自然地，不同的graph embedding方法的一个主要区别是对图中顶点之间的相似度的定义（与边的方向以及权重有关）不同，这一点就不难理解。 算法 ?...first-order proximity 1阶相似性指的是原空间中的点对的连接强度，用点对的边权来衡量图中成对顶点之间的局部相似度，形式化描述为，若 之间存在直连边，则边权 即为两个顶点的相似度...这是理论上嵌入的结果，但是 和 一开始是随机初始化的，有待训练，要训练就要有目标，所以从图中已有的信息（边的权重）中定义经验分布： 有了目标或标签label就可以定义目标函数： 其中...本场景下，就是用 近似 ，边集的数目为 ? ，因而有： 因为 是由图中的边权计算得到的，所以是已知的常数。

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用预训练GNN预估点击率有奇效？

Feature Learning via Pre-trained Graph Neural Networks for CTR Prediction》这篇论文告诉我们GNN搭配预训练和显式交叉特征，可以"吊打"现有的点击率模型...当然有种常用添加显式交叉特征的做法，就是通过统计两个特征出现的count等历史统计特征，添加到模型。...GNN模型能学到显式交互特征并推断出新的边信息。...关于图构建(如下图所示)，首先用历史交互行为构建图，图中用户，item，Shop都是节点，边就是节点直接交互的概率。如u1和i1曝光过3次，点击过一次，所以边的值为1/3。 ?...论文提到，损失函数不能简单的定义为mse，因为不同边，对预估ctr的权重是不一样的，为了预训练模型能够更好的区分交互特征的重要性论文提出了weghted square loss，定义如下所示，所以共现次数越高

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textgcn

在这项工作中，作者提出一种新型的神经网络来进行文本分类，作者从整个语料库构造一个大图，这个图使用文档和词来作为图节点，图中词语之间的边代表两个词的共现信息，词与文档之间的边代表词频和和句频，最后通过将文本分类问题转化为图中的节点分类问题...我们根据文档中词的出现（文档节点-词节点的边）和整个语料库中的词共现（词节点与词节点的边）在节点之间建立边。文档节点和词节点之间的边的权重是文档中该单词的词频逆文档频率（TF-IDF）。...为了利用全局词共现信息，我们在语料库中的所有文档上使用一个固定大小的滑动窗口来收集词共现统计信息。两个词节点之间边的权重用点互信息（PMI）。...因此，尽管图中没有直接的文档与文档之间的边，但是两层 GCN 允许在文档对之间交换信息。在我们的初步实验中。我们发现两层 GCN 的性能优于一层 GCN，而更多的层并不能提高性能。...Text-GCN 在四个数据集上的性能最好，显著优于所有的基线模型（基于student t检验，p<0.05），说明了该方法在长文本数据集上的有效性。

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AISecOps：基于异构图的威胁分析技术

如何将数据抽象本体化，实现异构数据实体的一致性关联威胁分析，将基于异构图的威胁分析技术应用到网络安全运营中具有很高的研究价值。...2.1背景 此前公众号发表过的文章《图卷积神经网络在企业侧网络安全运营中的应用》介绍了如何将网络侧的告警数据进行构图，并作为图神经网络的输入，为图神经网络在智能安全运营中的应用提供了对应的思路。...然后，研究人员利用一种社区检测算法在该图中进行威胁分析，取得了较好的效果，表明该构图方法能够有效地描述网络上发生的情况。 ?...为了解决实体之间缺乏内在距离度量的问题，研究人员将实体嵌入到一个保留语义的共同的潜在空间，利用其在不同事件中观察到的共现关系，针对每个实体对的嵌入情况，对其兼容性进行建模。...现有在线方式实时处理图中边的方法，大多检测单一异常边，误报较多，MIDAS[6] 利用固定的时间和内存来检测边中微簇异常或突然增加的一组可疑相似边，并利用原则假设检验给出了假阳性率的理论界，该方法的检测性能和效率相较于传统方法均有提升

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如何防范用户共谋欺诈？Uber工程师利用关系图检测共谋

在用户图中，通过信息连接的司机和乘客可以看作两类节点。每个用户可以被视为图中的一个节点，并通过嵌入向量表示。这个表示能够对用户及其邻居社区的属性进行编码，以用于机器学习任务，如节点分类和边预测。...所有的节点特征先传递到 RGCN 层，然后通过聚合来自相连邻居的学习表示（被称为“消息”），将其转换为节点表示的向量。来自相连邻居的消息会根据边的类型做加权。...相邻节点变换后的特征向量的值取决于边类型和方向。同时我们将自连接 (self-loop) 作为一种特殊的边类型添加到每个节点上，以便可以通过层 l 的相应表示计算层 l + 1 上的节点表示。...但是，我们只构建 1 条连接，而将连接数作为特性添加到节点上； 在图分区阶段，有一些用户在他们的子图中具有非常大的关系数量。这增加了分区大小的差异，有些分区变得非常大。...作为一场开放的学术交流活动，我们也欢迎 CVPR 2021 的论文作者们作为嘉宾参与（现只剩Poster席位），请在报名页面提交演讲主题、论文介绍等信息，我们将与你联系沟通相关事宜。

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最小生成树（Kruskal算法和Prim算法）

最小生成树 如上图所示，一幅两两相连的图中，找到一个子图，连接到所有的节点，并且连接边的权重最小（也就是说边的数量也是最小的，这也保证了其是树结构）. 2 Kruskal算法（克鲁斯卡算法） Kruskal...算法是一种贪心算法，我们将图中的每个edge按照权重大小进行排序，每次从边集中取出权重最小且两个顶点都不在同一个集合的边加入生成树中！...注意：如果这两个顶点都在同一集合内，说明已经通过其他边相连，因此如果将这个边添加到生成树中，那么就会形成环！这样反复做，直到所有的节点都连接成功！ ?...建立边set用来存放结果，建立节点set用来存放节点同时用于标记是否被访问过，建立边的最小堆 开始遍历所有节点，如果没有访问，则添加到节点set，然后将其相连的边入堆。...然后将to节点所相连的边添加到最小堆中，不然这个网络就不会向外扩展了（这个步骤是必须的）。 循环上面的操作，直到所有的节点遍历完。

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情感识别难？图神经网络创新方法大幅提高性能

从v[i] 到 v[j] 的边不同于从 v[j] 到 v[i] 的边。 从图中我们可以看到，每个语段都有一条与其自身相连的边。这代表了话语与其自身的关系。...因此，对于某节点 i，在图中仅连接在过去窗口和将来窗口范围内的节点。 ? 围绕第三句话大小为 1 的上下文窗口 边权值 使用注意力机制计算边权值。设置注意力，使得每个节点的入边权重之和为1。...我们可以从上面的示例图中列出所有的关系，如下图所示： ? 例子中所有可能的关系列表 下图所示为同一个图，其中边的关系根据表格进行了标记： ?...在阶段 2 中，该模型将构建一个如前文所述的图，并使用特征转换将说话者级别的上下文添加到图中。h[1] ,..., h[N] 表示序列级别和说话者级别的上下文。这是 GCN 的输出。...DialogueGCN与其他模型在AVEC和MELD数据集上的表现（表摘自[1]） 从结果中可以明显看出，将说话者级别的上下文添加到对话图中，这种方式可以从本质上提高模型的理解能力。

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【论文笔记】Multi-Domain Dialogue State Tracking based on State Graph

请注意，图中只包含具有填充值的（域、插槽）对（NULL 和 dontcare 除外）。此外，如果两个域节点在 S{t−1} 中同时出现，则添加一个共现边来连接它们。...创建共现边是为了 捕获对话中自然相关的域和对话转换 。 插槽边是单向的，而共现边是双向的。 ​ 每个域节点或插槽边都有自己的嵌入向量，记为 E([...])...在本文的工作中，从数据中训练出来的 域节点 和槽边 嵌入可以编码 域 - 域 、 槽 - 槽 和域槽共现 ，这可能有助于 DST。...对于图中的一个值占位符，利用对应的 c_{sl_j}^l 填充它，该表示集成了一个元组的信息。...\in \R^{d_h}: 非别为域、自环边、插槽边、域共现边 的嵌入表示； f : 激活函数 ​ 因此，更新的域节点表示 g^l_{dj} 对上下文和图结构信息进行编码。

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基于A股新闻共现网络的股票收益分析

对于边的统计（见下表），平均每日边数量为 6249 条，其中双方都为 A 股的边约占 12.28%；平均每日，只有 118 条边的双方都为沪深 300 成分股，而双方都为中下盘股的边数不到 40 条。...基于时序滚动扩展后的新闻共现网络，在 A 股上边数量增加到了万级别，在各市场指数上的边数量也增加到了千级别。...以 20221231 为例，下图展示了社群检测后小连接组件的连接情况，而最大组件的规模为 72763，远超小组件的规模，因而不方便在图中展示。...将最大组件分离出来后，对最大组件应用 leiden 算法进行社群划分，共划分成了 257 个集群，各集群规模大小分布如下图所示，其中横坐标代表集群的规模范围（即拥有的公司数量），纵坐标代表该集群规模下集群的数量...这个现象可在下文图中观察到。） 4.2 社群内外的收益率相关性分析 从上文可知，与供应链网络一致，在新闻共现网络中，关联的股票对比无关联股票对也表现出更强的相关性。

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图详解第三篇：最小生成树（Kruskal算法+Prim算法）

连通图中的每一棵生成树，都是原图的一个极大无环子图，即：从其中删去任何一条边，生成树就不在连通；反之，在其中引入任何一条新边，都会形成一条回路。...若连通图由n个顶点组成，则其生成树必含n个顶点和n-1条边。因此构造最小生成树的准则有三条： 1. 只能使用图中权值最小的边来构造最小生成树 2....那这里呢我们截取了《算法导论》上的一张图，大家可以看一下： 其实就是每次从图中所有的边里面选出权值最小且不会构成环的边，选够n-1条就完成了，这n-1条边构成的生成树就是该图对应的最小生成树。...） 然后b添加到X集合，ｂ从Y中删掉，再把b与Y集合中直接相连的边（bh、bc）添加到优先级队列中，选出最小的边 当然这一次其实选bc或ah都可以，然后后续也是一样… 每选中一条边之后...而且这次它的权值和是37，就和上面Kruskal算法是一样的 对于Prim我们还可以这样玩一下，我们来试试循环用图中所有的顶点做起点看看结果会不会不一样： 打印边的代码我就先注释掉 ，都是

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【化解数据结构】详解图结构，并实现一个图结构

因为图中的每一条边都是由两个节点相连而成的，因此图可以表示任何二元关系 在我们生活中，每天使用的微信等社交软件，我们的好友关系网也能被形象成一种图结构，如图，图能表示各种丰富的关系结构 在 JS 中没有图结构...边 顶点之间的关联关系，被称为边 相邻顶点 由一条边连接在一起的顶点 度 一个顶点包含的相邻顶点的数量 如何来理解这些术语呢？...根据上面的介绍，我们对图结构有了一定的了解，接下来我们封装一个图结构，首先，先了解图结构有哪些方法 方法 含义 addVertex(value) 向图中添加一个顶点 addEdge(a,b) 向图中添加两点之间的边...实现 addVertex 方法 添加这个顶点，我们先判断一下图中有没有这个顶点，有的话我们就不添加了，没有的话，添加到顶点列表中，同时添加到邻接表中来建立边关系 addVertex(value) {...] = [] // 添加到邻接表中 } } 3.

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CIKM22 | 序列推荐中的多层次对比学习框架

令 \mathcal{G^{uv}=(E^{uv},V^{uv})} 为用户-商品图，V为节点集合，包含所有的用户和商品， \mathcal{E^{uv}=\{e^{uv}_{ij}=M^{uv}_{...ij}|M^{uv}_{ij}>0\}} 为边的集合，表示用户是否和商品有交互，边的权重表示交互的次数。...2.3 图编码层 为了充分利用图中的协作信息和共现信息，这里使用了一个特定的图编码器层来提取节点特征。...因此，构建用户-用户（商品-商品）图以有效捕获用户（商品）之间的共现信号。对于每个用户 ，从用户-商品视图和用户-用户视图中学习用户特征，从两个图的视图中捕获判别信息并相互补充来学习自监督信号。...3.2.1 特征学习 为了获得协作信息和共现信息，首先从用户-商品视图和用户-用户视图中提取用户特征，其中应用了图编码器层： \begin{aligned} {\left[\mathbf{H}^{u,

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大模型时代，图表征学习在NLP领域的应用

对于一个文本数据集，TextGCN 首先构建了一个图，词和文本构成节点，图中每两个节点之间的边权重根据单词共现信息以及文本和单词的关系设置： 均为单词是文本是单词其他 式中，TF-IDF（Term Frequency–Inverse...Ribeiro等人将抽象语义表示图拆解为两个反方向的图，即一个图采用原始的边方向，另一个图则将所有的边反向，也称为Levi变换图。...每句话和每个单词都抽象为图中的一个节点，并将句子节点和其包含的单词节点连接在一起，使用TF-IDF指标计算边的权重。...同时，为了处理图中的孤立节点，额外增加第四种类型的边：如果两个节点之间没有上述三种边的任意种边，则用第四种边连接它们。第四种类型的边可以看作全连接图关于前三种边构成图的一个互补图。...在这些任务中，不同方法同样通过挖掘自然语言中蕴含的丰富的图结构信息，例如句法树、语义依存信息、单词共现信息等，然后使用已有的或针对性设计的图神经网络等图表征学习方法，从图结构中提取任务相关的信息并辅助需要处理的任务

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Netty如何实现高效且万能的解码器?

0 什么是编解码器 每个网络应用程序都必须定义 如何解析在两个节点之间来回传输的原始字节 如何将其和目标应用程序的数据格式做相互转换 这种转换逻辑由编解码器处理，编解码器由编码器和解码器组成，它们每种都可将字节流从一种格式转换为另一种...ByteToMessageDecoder 和 ReplayingDecoder 将一种消息类型解码为另一种 MessageToMessageDecoder 解码器负责将入站数据从一种格式转到另一种，所以 Netty 解码器实 现了...，并将它传递给ChannelPipeline 中的下一个 ChannelInboundHandler 为了解码这个字节流，你要扩展 ByteToMessageDecoder类(原子类型的 int 在被添加到...每次从入站 ByteBuf 中读取 4 字节，将其解码为一个 int，然后将它添加到一个 List 中 当没有更多的元素可以被添加到该 List 中时，它的内容将会被发送给下一个 Channel- InboundHandler...注意到上图中的如下代码段： ? ? 编解码器中的引用计数 对于编码器和解码器，一旦消息被编码或解码，它就会被 ReferenceCountUtil.release(message)调用自动释放。

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基于三大图谱网络和HIST模型的A股策略研究

： ℎ_{,,} = \frac{( \bigcap )_i}{( \bigcup )_i} 3、根据以上计算得到的企业关联度，去除其中关联度为 0 的关系，构造对应报告期下的加权无向产业链网络图，图中的点为...供应链关系网络构建步骤： 1、ChinaScope现有的供应链中间表即为供应链关系网络，但原始表中存在人物节点、“配对公司互为对方的供应商和客户”的双向边、“ 供应商和客户都为公司本身 ”的自环等情况，...新闻共现扩展网络：每日的股票共现情况变动相对比较频繁且 A 股覆盖率低，因此在每月末计算共现矩阵过去 90 日的总边数，即如果公司 a 和公司 b 在过去 90 日中存在新闻共现情况，那么也将其纳入新闻共现网络中...2、关于网络是否包含权重和方向：产业链关系网络和新闻共现关系网络为无向图，供应链关系网络为有向图（方向为：供应商指向客户）；供应链关系网络的边无权重，产业链关系网络边权重为关联度，新闻共现关系网络边权重为新闻共现数量...其余预定义概念的数据结构与图中类似。

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LLM性能最高60%提升！谷歌ICLR 2024力作：让大语言模型学会「图的语言」

在ICLR 2024上，一支来自谷歌的团队探索了如何将图形数据转换为适合LLMs理解的形式。 论文地址：https://openreview.net/pdf?...使用GraphIQA对LLMs进行推理的框架 虽然任务很简单，比如检查边是否存在、计算节点或者边的数量等等，但这些任务都需要LLMs理解节点和边之间的关系，对于更复杂的图形推理至关重要。...最终，研究人员通过系统地结合各种节点和边的编码方式，产生了像下图中展示的那些函数。 图形编码函数的例子 LLMs表现怎么样呢？...就结论而言，在图形推理任务中，规模更大的模型表现更好， 然而有趣的是，在「边存在性」任务（确定图中两个节点是否相连）中，规模并不像其他任务那么重要。...这仅仅是让LLMs理解图的开始 在论文中，谷歌团队初步探索了如何将图形最佳地表示为文本，以便LLMs能理解他们。

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