超图神经网络 (HGNN) 的几种变体用于学习超图中的节点表示和复杂关系。当前大多数方法都假设输入超图结构准确地描述了超图中的关系。...然而，输入的超图结构不可避免地包含噪声、与任务无关的信息或假负例连接。将这样输入的超图结构视为真实信息不可避免地会导致性能欠佳。...本文提出了一种超图结构学习（HSL）框架，它以端到端的方式同时优化超图结构和 HGNN。HSL 学习了一种信息丰富且简洁的超图结构，该结构针对下游任务进行了优化。...为了有效地学习超图结构，HSL 采用两阶段采样过程：超边采样用于修剪冗余超边，事件节点采样用于修剪不相关的事件节点并发现潜在的隐式连接。由超边内对比学习模块保证优化结构与原始结构之间的一致性。...在 7 个数据集上进行的实验表明，HSL 在自适应稀疏超图结构的同时优于最先进的baselines。
：https://zhuanlan.zhihu.com/p/361471954 不得不说现在超图也是图学习中挺火的一块领域，最近看到了好多用超图做推荐的，所以今天跟大家分享一篇超图结合对比学习的推荐方法...（人话：学习一个超图结构来反映依赖关系） 最后，引入了一种新的超图对比学习架构，具有互补的自提炼视图。...3.2 超图全局依赖学习 3.2.1 超图消息传递范式 超图由一组顶点和超边组成，其中每个超边可以连接任意数量的顶点。...上面的超边集将作为第一个超图层，它将与深层超图层非线性交互。...3.4.1 超图引导的对比 通过最大化显式用户-商品交互关系和隐式基于超图的依赖关系之间的一致性来设计对比学习组件。
给定一个超图 ，其中 即一个普通顶点集（不是点集的集合）， 是超边组成的集合（一条边可能对应多个点）。可以用关联矩阵 来表示超图中的连接。...有了超图之后可以定义超图卷积，给定超图关联矩阵 和第 层节点特征向量矩阵 。则定义超图卷积如下 其中 是可学习参数，它将第 层经过卷积操作后的特征向量映射成第 层激活函数 σ 的输入。...超图(HyperGraph)自然具有建模高阶连接的能力。此外，超图卷积可以处理高阶相关结构，作为一种有效而深入的操作。...，下图给出了如何构造user超图关联矩阵。...通过对称定义的方式，可以得到item超图关联矩阵 。
1.2 图与超图 图2. 图与超图：(a)图和超图的示例和表示；(b)多模态/多类型数据超图的一般策略 图与超图的说明如图2所示。...与会议版相比，本期刊版在以下方面进行了扩展: 1) 作者完成了建模框架，系统地介绍了一个通用的超图神经网络框架HGNN+，该框架包括超图建模和超图卷积两个主要过程。...超图神经网络(HGNN+)的框架。在左侧部分，使用超图对原始多模态/类型数据进行建模。H表示超图结构，X表示从原始数据中提取的顶点特征。...在右侧部分，超图卷积模块展示了一个超图卷积的过程，来自该模块的红线允许堆叠多个超图卷积层，以进行更深层次的顶点嵌入提取。...作者简要介绍了超图神经网络(HGNN+)的框架，其目的是为给定原始数据的表示学习提供一个通用框架。如图3所示，它由两个部分组成，即超图建模和超图卷积。
来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟超图作为一种特殊的图结构化数据, 受到广泛关注。...随着图结构化数据挖掘的兴起, 超图作为一种特殊的图结构化数据, 在社交网络分析、图像处理、生物反应解析等领域受到广泛关注. ...研究者通过解析超图中的拓扑结构与节点属性等信息, 能够有效解决实际应用场景中所遇到的如兴趣推荐、社群划分等问题. ...根据超图学习算法的设计特点, 将其划分为谱分析方法和神经网络方法, 根据方法对超图处理的不同手段, 可进一步划分为展开式方法和非展开式方法....若将展开式方法用于不可分解超图, 则很有可能会造成信息损失. 然而, 现有的超图相关综述文章鲜有就超图学习方法适用于哪类超图这一问题做出相关归纳.
研究背景 最近几年来，推荐系统在各种网络应用中扮演着越来越重要的角色，例如在线购物、流媒体服务和地点推荐。这些算法模型有助于减轻信息过载问题，同时提高用户体验。...这样，在整个用户和商品表征空间中就能更好地传播超图信息。 此外，我们还使用了自监督学习框架，将局部协同关系编码和全局超图关系学习统一起来。...SHT的超图Transformer采用了一种缩放点积形式的注意力计算机制，用于进行超图结构学习。...3.3 样例学习 最后，本文选取了三个具体样例，探究SHT的超图Transformer和自监督学习方式对超图关系学习和噪声判别的有效性。...总结 这一工作探索了使用超图Transformer网络架构和自监督学习方法来加强协同过滤推荐系统。本文提出的SHT方法通过超图结构学习和超图信息传播缓解数据中的噪声和倾斜分布问题。
而该解决方案基于鲲鹏技术，例如底层的TaiShan服务器等，它们帮助超图SuperMap iServer 10i实现了全功能的GIS服务发布、管理与聚合能力，以及城市和地区时空信息的集成、共享和高效利用等...来自鲲鹏计算的服务器、操作系统、数据库这“三大件”组合，给超图GIS提供了全新的发展潜力，应用层创新将不会因为性能而受到钳制，有更大的空间去满足数字政府的需求。...对GIS来说，其建立过程本身就是丰富多样的，超图虽然十分突出，但也只是其中一家，各地政府过去使用GIS的软硬件基础，或者没有使用GIS但已经具备的数字化基础条件十分庞杂，甚至超图自身在过去服务政府的过程中...所以，在鲲鹏全栈体系自带的开放能力基础之上，可以看到超图还实现了跨平台的能力，超图服务器GIS软件平台能够适配各类国产化软硬件，以及国产化数据库、中间件等，这使得解决方案能够建立统一基础数据和统一业务数据...此外，由于超图本身就基于云环境开发而来，天然的云原生特征使得解决方案提供了容器化、微服务化、自动化编排的能力，这又让超图GIS在服务数字政府的过程中实现了高弹性、高可用、高并发能力，尤其是在系统升级迭代
具体来说，利用图协同过滤范式使用超图Transformer来维持用户和商品之间的全局协作效果。...Transformer学习全局关系 SHT 采用了超图Transformer框架， i) 通过使用自适应超图关系学习增强用户协作关系建模来缓解噪声问题； ii) 将知识从密集的用户/商品节点迁移到稀疏节点...embedding（ e_i,e_j ）与拓扑感知embedding结合生成输入的用户和商品embedding，表示如下，然后，SHT 使用 \tilde{e}_i,\tilde{e}_j 作为输入进行基于超图的信息传播和超图结构学习...通过堆叠多个超图Transformer层来进一步传播编码的全局协作关系。...通过这种方式，SHT 框架可以通过迭代超图传播来表征远距离用户/商品依赖关系。
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为了解决上述问题，本文在超图神经架构上构建了全局多行为依赖编码器。受超图通过单个边连接多个节点的灵活性的启发，利用超边结构来捕获四次或更高阶的多行为依赖关系。...2.2.1 逐商品的超图构建 在超图框架中，生成两种类型的逐商品超边连接：商品之间的长期语义相关性；跨时间的特定于商品的多行为依赖关系。...逐商品的语义依赖超图 通过不同商品之间的编码语义依赖关系，同时将多个高度相关的商品与超边连接来生成逐商品语义超图。...多行为依赖超图也是因用户而变化的。...2.2.2 超图卷积模块 超图卷积层通常涉及两阶段信息传递，即节点-超边和超边-节点embedding传播。
鉴于此，作者提出了一种基于图神经网络的异构超图表示学习框架，它是传统图的扩展，可以很好地表征多个非成对关系。该框架首先将异构超图投影到一系列快照中，然后采用小波基来执行局部超图卷积。
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常用的客户服务方式，可以进入腾讯云联系我们页面查看最新的客户服务方式。...主要为售前咨询和售后支持 一，售前服务 联系销售人员 95716转1 直接致电销售人员，立即进行购买咨询，工作日 早9：00-晚6：00 还可以预约技术架构师 只需要提交您的咨询内容，联系方式等即可快速获得全面的技术购买方案...image.png 二，售后服务 联系技术支持 遇到运维或技术产品使用问题，您可登录并提交工单，7x24小时 售后.png 三，自助服务 1.智能客服，我们可以通过智能客服，进行文字会话，即时根据关键词...，提供最贴近的产品支持与服务。...2.自助服务 多样化自助工具，您可自助解决帐号、财务、备案、定价等问题。 3.产品文档 提供从新手到专业开发者的所有资源，覆盖简介、购买、入门、操作等内容。
上面有一款插件叫“网易云音乐解锁”，可以解锁网易云的所有会员歌曲和没有版权的歌曲，可是要使用这项服务就必须连接到openwrt路由器，如果在外面的话就不行了，所以还是有一定的局限性。...最近在github上发现一个项目，可以利用云服务器来搭建一个网易云解锁服务。...至此，一个安全稳定的网易云解锁服务就搭建好了。只要服务器不挂，解锁服务就能生效。...win10 的网易云音乐，进入“设置”->“工具”选项，选择“自定义代理”，“服务器”填写域名或者ip地址，“端口”填前面启动项目时设置的端口号即可。...(1) 设置反向代理 Linux端的网易云音乐客户端没有设置代理的选项，也不能指定服务端口，因此这个服务必须要运行在服务器端的80/443端口，但这两个端口一般都是被占用的（因为服务器要提供网站服务），
在前一篇的基础上，现在对服务器进行环境搭建，其实就是安装你需要的软件，配置环境变量，然后安装tomcat。...环境搭建 1、git bash连接服务器（或者XShell等工具） 2、搭建mysql环境 首先查看系统版本 输入下载命令 sudo apt install mysql，tab键会出现很多版本...apt install mysql-server-5.7 （其中需要设置密码） 安装成功之后：mysql -u root -p回车输入密码 可以用service mysqld status查看服务状态...进入etc下找到tomcat的server.xml（有可能在conf下） 之后保存，重启web服务器（此处位tomcat）： 首先关闭服务器： 开启tomcat： 如果还是没有成功，可能是
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导读 本文结合超图和因果推断，专注于超图上的个干预效果 (ITE) 估计问题，旨在估计干预（例如，戴面罩）会对结果（例如，COVID-19 感染）产生多大的因果影响。...如图 3 所示，该模块由超图卷积网络和超图注意机制实现，其中卷积算子计算得到超边的干扰，注意力算子来增强这种机制。 学习干扰表征。...为了学习对超图中的每个节点的干扰，使用超图卷积层传播处理干预和混杂表征。...首先为超图 H 引入一个普通的拉普拉斯矩阵，公式如下，D为度矩阵，B也是对角矩阵，每个元素表示超边的大小，超图卷积公式如下，其中 P^{(l)} 表示来自超图模块中第 l 层的表征。...为了更好地捕捉超图上节点和超边之间的内在关系，利用超图注意机制来学习每个节点的注意力权重。
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但与图像技术明显不同，颜色或纹理信息一般不在点云的图割问题中使用，并且与大多数计算机图形分割问题不同，点云处理的输入端是表示带有大量自然噪点的场景点云，而不是具有光滑表面的单个对象模型。...传统点云方法中基于最小图割的分割方法通常在点云上创建一个最近邻图来实现，定义一个惩罚函数来判断平滑分割，其中前景与背景采用弱连接，并用最小切割最小化该函数。 ? 图2 传统点云方法中图割的典型应用。...图4 分解为三层均匀超图的超图图示 再比如上图所示的超图（Hypergraph），一个（无向）超图H=(V,E)在n个顶点（或顶点）的有限集合V = {v1 , v2, ......设H=(V,E)是一个超图，w是一个权重，使得每个超边e∈E映射到一个实数w(e)。超图Hw = (V,E,w)被称为加权超图。...简单的来说，相比较普通图而言，它的一个边（edge）只能和两个顶点连接；而对于超图来讲，人们定义它的边（这里叫超边，hyperedge）可以和任意个数的顶点连接。一个图和超图的示意图如图5所示： ?
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