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【GNN】HAN:异构图注意力网络

石川老师作为异构信息网络领域的青年学者,作出了很多关于异构网络的重要研究工作。 本文提出了一种基于分层注意力的异构图神经网络,包括节点级注意力和语义级注意力。...所以如果直接将传统的 GNN 应用于异构网络图的话会损失大量的信息。...值得注意的是, 是非对称的,这也是异构网络的一大特点。...HAN 可以处理异构网络中多类型节点、关系和丰富的语义信息,信息可以通过不同的关系从一种节点转移到另一种节点。...4.Conclusion 本篇文章针对异构网络进行分析,指出了异构网络建模的三大难点,在此基础上提出了异构图注意力网络 HAN,该算法利用节点级注意力和语义级注意力分别捕获异构网络背后复杂的结构和丰富的语义信息

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【Embedding】Metapath2vec:异构网络表征

此外,作者还提出了 Metapath2Vec++ 方法,针对每种类型的节点进行单独归一化,即把异构网络分解成不同的同构网络。...1.Introduction 目前大部分的工作都集中在同构网络中,但真实场景下异构网络才是最常见的。...能否直接将应用于同构网络的 Embedding 模型直接应用于异构网络? 解决诸如此类的挑战,有利于更好的在异构网络中应用多种网络挖掘任务: ?...2.Metapath2Vec 为了对异构网络节点中的邻居进行建模,metapath2vec 引入了异构 skip-gram 模型。此外,为了捕获异构网络的结构,作者还提出了基于元路径的随机游走策略。...最终实验表明,这两种算法在异构网络中取得了不错的成绩。

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HIN 异构信息网络(Heterogeneous Information Network)

异构/同构信息网络(Heterogeneous/homogeneous information Network) 如果|A| > 1 或者 |R| > 1 ,则该信息网络异构信息网络,或简称为异构网络...例如图2即为一个典型的网络实例(network instance,following 某种 network schema的信息网络可以称为这种网络模式的网络实例)from DBLP ?...网络模式(Network schema) 异构信息网络(G = (V, E)with ϕ(v) ∈ A 并且 ψ(e) ∈ R)的network schema TG = (A, R),要指定objects...和links的类型约束,就是这种约束使得异构网络变为半结构化。...网络模式如图3所示,图2是图3的网络实例。 ? 元路径(Meta path) 元路径P是定义在网络模式TG = (A, R)上的,如 A1→RA2→RA3...

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【GNN】GATNE:阿里大规模多元异构属性网络

为此,作者提出了 GATNE 框架用于解决大规模多元异构属性网络(Attributed Multiplex Heterogeneous Network,AMHEN),该框架支持 transductive...1.Introduction 作者根据网络拓扑类型(同构和异构)和属性特征(边、节点)将图分为六类,并总结了当今的发展,如下表所示: ? 可以看到 AMHEN 的研究是最少的。...下图展示了一个真实场景下的异构网络: ? 传统的 Graph Embedding 方法比如 DeepWalk 的做法都是直接忽略图中边的类型以及节点的特征,将真实网络建模为 HON。...为了解决这些问题,作者提出了一种一种通用的多路复用异构网络嵌入学习框架(General Attributed Multiplex HeTerogeneous Network Embedding,GATNE...2.1 GATNE-T 我们先从多路复用的异构网络图开始,并介绍 GATNE-T 模型。

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谈谈数据异构

这就是我今天要和大家讨论的数据异构,将数据进行异地异构存储,比如说需要整合多张表数据构成一条记录然后异地存储。 我们先来看下第一种方案,就是双写,业务代码在对数据库操作时同步缓存。...更极端的情况是,更新操作时,缓存节点不可用、程序和缓存节点之间网络延时增高、程序重启来不及同步缓存节点,那就会导致服务性能受到影响、数据无法达到一致性。...因为有些MQ消息必须是串行处理的,或者由于网络原因导致无法及时被消费,就会导致操作结果不一定能马上看到。 那我们再来看下第三种方案,使用定时任务异步双写。...那有没有更好的方案完成数据异构呢?答案就是利用Mysql的binlog日记。...可以看出binlog日记具备高可靠性、低时延性,所以我们可以利用binlog日记来完成数据异构

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JCIM|对偶异构图神经网络预测miRNA-药物关联

作者提出了基于对偶异构图神经网络的表示学习方法来预测miRNA-药物相关性(Dual-Channel Heterogeneous Graph Neural Network for Predicting...该网络通过整合miRNA相似性网络、药物相似性网络和实验验证的miRNA药物敏感性关联,开发了一个双通道异构图神经网络模型,在同构和异构节点之间执行特征传播,学习表达miRNA和药物节点的表示。...接下来,在miRNA-药物异构图上运行节点表示学习的图神经网络,进行图采样和聚合(Graph SAmple and aggreGatE,GraphSAGE)[6],以纳入相似性同构节点与关联之间的信息,...LAGCN[9]构建了图注意力异构网络预测药物-疾病关联。 ABHMDA[10]采用Adaboost预测微生物-疾病之间的关联。...案例分析 总结 本文提出了一种新的计算方法来预测miRNA-药物相关性,开发了一个对偶通道异构图神经网络学习模型,学习miRNA和药物的潜在表示。

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网络节点表示学习论文笔记03—基于异构网络节点表示的推荐系统

【导读】异构网络可以很好地建模推荐系统中的用户、物品和属性,如何利用异构网络来提取用户、物品的特征,并预测user-iterm rating是一个比较有挑战性的问题。...论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.10730 ▌摘要 ---- ---- 由于异构网络在建模异构数据上具有很高的灵活性,异构网络(HIN)被用来建模推荐系统中复杂和异构的辅助数据...,这类方法被称为基于异构网络的推荐。...为基于异构网络的推荐设计能够抽取和利用信息的算法是很有挑战性的。大多数的基于异构网络的推荐的原理是基于路径的相似性,这使得他们很难充分利用网络中用户和物品隐藏的结构特征。...本文中,我们提出一种新奇的基于异构网络节点表示学习的异构网络推荐方法:HERec。为了学习网络节点的表示,我们设计了一种基于Meta-Path的随机游走方法来生成许多有意义的节点序列。

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“多源异构”和“异构同源”定义区分详解「建议收藏」

“多源异构”和“异构同源”定义区分详解 一、多源异构 1、定义 2、示例解释 二、异构同源 1、定义 2、示例解释 三、综合举个简单栗子: 叮嘟!这里是小啊呜的学习课程资料整理。...一、多源异构 1、定义 多源异构简单而言就是指一个整体由多个不同来源的成分而构成,既有混合型数据(包括结构化和非结构化)又有离散性数据(数据分布在不同的系统或平台),互联网就是一个典型的异构网络,融合传播矩阵就是一个典型的多源异构数据网络...从简单的文件数据库到复杂的网络数据库构成了媒体的异构数据源。...二、异构同源 1、定义 异构同源不强求物理上的集中,而是保持组织数据的分布现状,将各个系统的数据通过接口包装成服务,注册到组织服务总线,通过组织服务总线提供统一的数据服务,从而实现数据在逻辑上的整合。...就汽车零部件生产渠道数据、行驶数据而言可以说这辆汽车的数据是多源异构的。

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异构计算综述

异构计算(Heterogeneous computing) 异构计算(Heterogeneous computing)技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高...本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构(CUDA)和基于OpenCL的异构系统,并且总结了两种结构的特点,从而对异构计算有了更深的理解。...我们常说的并行计算正是异构计算中的重要组成部分异构计算近年来得到更多关注,主要是因为通过提升CPU时钟频率和内核数量而提高计算能力的传统方式遇到了散热和能耗瓶颈。...CPU+GPU 异构系统的整体结构如下图所示。...事实上,异构计算至少在应用端(前台)并不像它的名字这样生涩,很多应用里面,都有异构计算的身影。小到网页及视频加速,大到DNA计算、蛋白质计算、气象运算,都能和异构计算搭上关系。

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HDFS异构存储简介

前言 ---- Hadoop在2.6.0版本中引入了一个新特性异构存储.异构存储关键在于异构2个字.异构存储可以根据各个存储介质读写特性的不同发挥各自的优势.一个很适用的场景就是上篇文章提到的冷热数据的存储...2套独立的集群来存放冷热2类数据,在一套集群内就能完成.所以这个功能特性还是有非常大的实用意义的.本文就带大家了解HDFS的异构存储分为哪几种类型,存储策略如何,HDFS如何做到智能化的异构存储....异构存储类型 ---- 上文提到了多次的异构这个名词,那么到底异构存储分为了种类型呢,这里列举一下HDFS中所声明的Storage Type....异构存储原理 ---- 了解完了异构存储的多种存储介质之后,我们有必要了解一下HDFS的异构存储的实现原理.在这里会结合部分HDFS源码进行阐述.概况性的总结为3小点: DataNode通过心跳汇报自身数据存储目录的...总结 ---- HDFS异构存储功能的出现绝对是解决冷热数据存储问题的一把利器,希望通过本文能给大家带来全新的认识和了解.

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异构计算系列(二):机器学习领域涌现的异构加速技术

(按照通用性从高到低排序)本文是 异构计算系列 的第二篇文章,重点介绍机器学习领域涌现的异构加速技术。...机器学习与异构计算 在机器学习领域,异构计算技术的应用是近年来备受产业界和学术界关注的话题。在数据高速增长的背景下,异构计算技术是提升机器学习应用开发流程中“人”与 “机”的效率的重要途经。...异构加速技术对“人”与“机”的效率带来了巨大的提升空间。当前的异构加速算法覆盖了数据整合、特征提取、模型训练等环节。...异构计算资源调度与列式处理这两项内容为 Spark 核心组件的异构加速工作奠定了良好的基础。此外,也为有定制需求的高级用户提供了异构加速 UDF 的条件。...但异构计算技术在人工智能领域仍处于快速发展期,进一步丰富工具链以及完善与已有生态的整合是异构计算技术加速落地的重要挑战。

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异构微服务技术实践

一、关于异构微服务 异构微服务 = 异构 + 微服务 异构:系统中的不同功能,使用不同的技术栈。 微服务:系统可以被拆分为多个功能,这些被拆分出来的功能,可提供独立的服务,被称为微服务。...二、异构微服务的必要性 2.1异构微服务难点: 异构微服务涉及更多的技术栈,更多种类的开发技能,如果只用一套Python Django开放框架,那开发人员只需要学习Django, 如果要同时使用Node.js...2.2 异构微服务的使用场景 老的技术栈已经不能满足需求,需要通过异构微服务,逐步替换旧的技术栈模块,比如创业公司用Python写了很多服务,随着业务量的加大,Python出现性能瓶颈,需要用用Go语言进行重构...异构微服务管理平台就像是一个考官,出一份试卷,需要接入的微服务,通过考核才可以接入,如果考核不通过,只能补全所需的接入条件,再尝试接入管理平台。 四、异构微服务实践 4.1 统一管理 ?...异构微服务平台,提供不同技术栈的各类中间件,不同技术栈的微服务,接入平台时,需要使用平台提供的对应中间件,异构微服务控制台通过微服务中的中间件,实现服务治理。

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WSDM22「京东」个性化会话推荐:异构全局图神经网络

导读 本文是针对会话推荐提出的相关方法,兼顾历史会话信息和会话中商品间的转换模式,提出异构全局图网络HG-GNN,利用所有会话中的商品转换(历史和当前的会话)来推断用户的偏好。...本文主要包含两个方面: 一方面,作者通过构建异构有向图,将商品关系,用户商品关系,不同会话的商品共现关系包含在内,并利用GNN将不同类型的边分别进行聚合,再对每个类型的边聚合得到的embedding进行聚合...方法 3.1 总览 如图所示,为了有效地利用来自用户的所有会话的商品转换,用异构全局图来组织历史会话并获取全局信息。 利用用户-商品历史交互边来构建图中的用户-商品边,以捕获用户偏好。...3.2 异质全局图构建 这里用到的异构全局图是有向图 \mathcal{G}=(\mathcal{V},\mathcal{E}) ,边可以表示为 (v_i,v_j,r) 表示从vi到vj的有向边。

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ICML | 基于异构基序图神经网络的分子表示学习 编译 | 程宁

1 简介 图神经网络已广泛应用于分子图的特征表示学习。然而,现有的大多数方法都是单独处理分子图,忽略了它们之间的联系,并且现有分子数据集规模普遍较小,图神经网络训练时很容易出现过拟合的现象。...针对上述问题作者提出了一种新的分子图构建方式,首先生成一个异构基序图将每个分子图联系起来,然后提出HM-GNN学习异构基序图中的节点特征,最后利用边采样器提高网络训练效率。...2.3异构基序图神经网络(HM-GNN) 首先为每个基序节点和分子节点初始化特征,对于基序节点,使用独热编码生成其特征;对于分子节点,使用词袋模型生成其特征向量。...图3 HM-GNN示意图 2.4基于异构基序图的多任务学习 大多数分子数据集相对较小,使用图神经网络时很容易发生过拟合。多任务学习能有效降低过拟合并提高模型泛化能力。...基序-基序相互作用的消融研究 在异构基序图中,将“基序-基序”边删去,得到异构基序图的变体,在三个数据集上评估变体与原本的异构基序图之间的性能,结果如表4所示,去除基序边后模型性能下降,证明“基序-基序

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