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知识图谱中的结构信息建模

基于一阶结构信息的嵌入，也就是基于边的嵌入方法有三种经典的模型 [2]，其中transE生成三元组的嵌入向量，通过评分函数，使得这些向量满足头实体+关系=尾实体这样的性质。...从图中可以看到，作者将路径变成一种复合关系，使得这些向量满足头实体+复合关系=尾实体的要求来进行训练。其中的能量函数体现了这个过程。...图中，一个节点的一跳邻域是深黄色，二跳是浅黄色，这个模型给每个节点设置了一个半径R，在训练之前，计算这个半径R内，1跳邻域子图的VNGE到R跳领域子图的VNGE。...随后，作者将这R个值组合成一个向量进行训练。 但是我觉得这不是一个完美的模型。...一个完美的模型应该是将整个图作为输入，通过神经网络提取特征进行训练，而VNEstrcut这个模型，是在输入之前，对节点做特征工程，将人工提取的VNGE向量输入到神经网络。

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    基于SPARK的大规模网络表征算法及其在腾讯游戏中的应用

    这个技术可以为图上的所有节点计算一个指定长度的特征向量，使得在图上距离较近的节点，在特征向量空间中的距离也比较近。这些算法通常可以粗略地分为两种类型：基于随机游走的算法和基于矩阵分解的算法。...如图3所示，基于随机游走的算法首先生成大量的随机游走路径，然后最大化节点在路径序列中的似然相似度；基于矩阵分解的算法则将节点的相似矩阵分解为节点特征向量的点乘。...如果border subgraph的节点数比较多，则我们继续对border subgraph进行分割，直到每个子图的节点数量比较近似。...图4：图分割将一个图G分割多个induced subgraphs和一个border subgraph 于是，我们可以对图3中给出的优化函数进行改写。...对于基于随机游走的算法，优化函数可以分成两部分，一部分是同一个分区的节点之间的似然相似，另一个部分是不同分区的节点之间的释然相似。

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    基于SPARK的大规模网络表征算法及其在腾讯游戏中的应用

    这个技术可以为图上的所有节点计算一个指定长度的特征向量，使得在图上距离较近的节点，在特征向量空间中的距离也比较近。这些算法通常可以粗略地分为两种类型：基于随机游走的算法和基于矩阵分解的算法。...如图3所示，基于随机游走的算法首先生成大量的随机游走路径，然后最大化节点在路径序列中的似然相似度；基于矩阵分解的算法则将节点的相似矩阵分解为节点特征向量的点乘。...如果 border subgraph 的节点数比较多，则我们继续对 border subgraph 进行分割，直到每个子图的节点数量比较近似。...图4：图分割将一个图 G 分割多个 induced subgraphs 和一个 border subgraph 于是，我们可以对图3中给出的优化函数进行改写。...对于基于随机游走的算法，优化函数可以分成两部分，一部分是同一个分区的节点之间的似然相似，另一个部分是不同分区的节点之间的释然相似。

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    neo4j︱与python结合的py2neo使用教程（四）

    终止node type() 返回关系type 1.2 子图Subgraphs class Subgraph(nodes, relationships) 子图是节点和关系不可变的集合。...() 返回子图节点和关系所有属性的集合 subgraph.labels() 返回节点label的集合 subgraph.nodes() 返回所有节点的集合 subgraph.relationships(...) 返回所有关系的集合 subgraph.types() 返回所有关系的type的集合 order(subgraph) 返回子图节点的数目 size(subgraph) 返回子图关系的数目 1.3 Walkable...节点是否存在的判断 # 该节点是否存在 test_graph.exists(graph.nodes[1234]) 2.3 更灵活的查询 - NodeMatcher py2neoV3有这个函数，py2neoV4...变成这个函数了：class py2neo.matching.NodeMatcher(graph)参考v4 Handbook NodeMatcher是为更好的查询节点，支持更多的查询条件，比graph更友好

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    SIGIR22「腾讯」GMT：邻域感知的Masked Transformer进行点击率预测

    方法 image.png 3.1 HIN邻居采样 对于每个节点r, 图中存在一些相关节点，可以丰富其表征。考虑到HIN采样场景在大规模服务中，每个节点都可以关联到丰富的特征。...将 N_{uv} 中的每个节点i与其原始特征向量 f_i 相关联。表示节点序列的直接解决方案是应用使用一些常用模型如 Transformer，它将邻域中的节点视为一个完整的图，并基于节点特征学习表征。...计算所有成对相似度分数如下，其中t(i)是节点i的节点类型，f是节点的原始特征向量，不同类型的节点可能共享相同的特征组，例如，不同类别的商品（例如，视频、文章、产品）可能共享相同的标签方案。...即，如果第j个节点是第i个节点的k近邻，则 M_S[i,j]=1 Cross Neighbourhood Subgraph \mathcal{G}_C ：虽然上面两类图能捕获邻域中节点的自然关系和相似关系...3.3.1 异构节点特征转换层 对于邻域 N_{uv} 中的节点i，其稠密特征向量表示为 x_i 。

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    听说GNN大有可为,从这篇开始学以致用

    GNN相关背景知识 GNN的本质,是要学习网络中每个节点的表达的,这些潜在的表达对图中每个节点的“社交”关系进行了编码,把离散值的节点编码成稠密向量,后续可用于分类回归,或者作为下游任务的特征.Deepwalk...: Deepwalk 问题定义:先把问题定义为给社交网络中的每个节点进行分类,图可以表达为G=,V就是图上所有节点,E是所有边.有一部分有label的数据GL=(V,E,X,Y),X就是节点的特征...,Y就是分类的label.在传统机器学习算法中,我们都是直接学习(X,Y),并没有充分利用节点间的依赖关系.Deepwalk可以捕捉图上的拓扑关系,通过无监督方法学习每个节点的特征,学到的图特征和标签的分布是相互独立的...),然后遍历这些节点随机游走出序列,再通过skipgram算法去拟合每个节点的向量.如此反复.注:这里的随机是均匀分布去随机.当然有些图会有些“副产物”,比如用户浏览网页的顺序,可以直接输入到模型....__init__(**kwargs) 应用 在推荐场景中,无论是推荐商品还是广告,用户和item其实都可以通过点击/转化/购买等行为构建二部图,在此二部图中进行随机游走,学习每个节点的向量,在特定场景

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    盘一盘 Python 系列特别篇 - 正则表达式

    如果没有转义字符，原始字符串和普通字符串是一样的，比如 print('hello') print(r'hello') hello hello 如果有转义字符（用反斜线 \），原始字符串和普通字符串是不一样的...{} 表示并列：| 用于提取：() 用于转义：. ^ $ \ 首先定义一个函数，当在句子（是个字符串 str）没有发现模式 pat 时，返回“没有找到”，反之打印出所有符合模式的子字符串。...re 是 Python 中正则表达式的库，而 search 和 findall 是包里的两个函数，顾名思义它们做的就是搜索和找出全部的意思，第三节会详解讲。...(r'Bryant', s) ) Kobe None 该函数返回的是个对象（包括匹配的子字符串和在句中的位置索引...> Kobe Bryant 该函数返回的是个对象（包括匹配的子字符串和在句中的位置索引），如果只需要子字符串

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    社交网络分析的 R 基础：（四）循环与并行

    循环是社交网络分析的主旋律，比如使用 for 循环遍历分析网络中的每一个节点。当网络规模足够大时，并行处理又变得十分必要。熟练掌握本章的内容后，你的程序将会优雅而自然。...语言中循环语句的执行效率是无法忍受的，这是因为循环语句是基于 R 语言本身来实现的，而向量操作是基于 C 语言实现的，所以应避免使用显式循环，使用 apply() 系列函数进行替代。...一般使用最多的是对矩阵处理的函数 apply() 以及对向量处理的函数 sapply()。 apply() 系列函数[1] apply() apply() 函数用于多维数据的处理，比如矩阵。...参数上更加精简，处理完成的数据返回的结果集为向量，其定义如下： sapply(X, FUN) 其中 X 是要循环处理的数据，即向量；FUN 是循环处理的函数。...SSH 登录的错误根据提示信息进行处理，包引用的错误请确保计算机之间的 R 语言版本、包的版本一致。 ✏️ 练习 1. 使用 for 循环倒序输出 0~100； 2.

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    盘一盘 Python 系列特别篇 - 正则表达式

    如果没有转义字符，原始字符串和普通字符串是一样的，比如 print('hello')print(r'hello') hello hello 如果有转义字符（用反斜线 \），原始字符串和普通字符串是不一样的...{} 表示并列：| 用于提取：() 用于转义：. ^ $ \ 首先定义一个函数，当在句子（是个字符串 str）没有发现模式 pat 时，返回“没有找到”，反之打印出所有符合模式的子字符串。...re 是 Python 中正则表达式的库，而 search 和 findall 是包里的两个函数，顾名思义它们做的就是搜索和找出全部的意思，第三节会详解讲。...', s) ) Kobe None 该函数返回的是个对象（包括匹配的子字符串和在句中的位置索引），如果只需要子字符串...Kobe Bryant 该函数返回的是个对象（包括匹配的子字符串和在句中的位置索引），如果只需要子字符串

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    图数据库neo4j(二)python 连接neo4j

    进行属性赋值，接着上面的代码，实例如下: a['age'] = 20 b['age'] = 21 r['time'] = '2017/08/31' print(a, b, r) 注意：以上代码必须在创建了...Subgraph子图 基本操作 Subgraph，子图，是 Node 和 Relationship 的集合，最简单的构造子图的方式是通过关系运算符，实例如下： from py2neo import Node...Subgraph 的交集 另外还可以利用 & 取 Subgraph 的交集，例如： s1 = a | b | r s2 = a | b print(s1 & s2) 运行结果： ({(alice:Person...(order(s)) print(size(s)) 运行结果： 2 1 Walkable–增加遍历信息的 Subgraph Walkable 是增加了遍历信息的 Subgraph，我们通过 + 号便可以构建一个...CQL 语句实现的查询，输出结果即 CQL 语句的返回结果，是列表形式。

    6.8K41

    dot 语法总结

    注意无向图（graph）的边用的是--而有向图（digraph）用的是->，除了这点，其他的属性基本都是通用的。...关键字 node：节点属性 edge：连线属性 graph：图属性，或声明一个无向图时使用 digraph：有向图 subgraph：声明子视图，名字要以cluster开头。...digraph G1 { a; b; c; "x.y"; } 如果节点的名字有特殊比如.可以用双引号把字符串包起来 ?...graph全局图属性，比如我们把背景颜色变也了淡蓝色，图属性是全局的，除了在graph[]里使用，我们也可以在graph[]外使用，比如控制图的方向rankdir=LR node全局节点属性，我们可以控制全局的节点属性比如我们可以控制所有节点的形状...子视图 一个视图可以包含多个子视图，子视图的名字必须要以cluster开头。

    1.9K40

    使用 TheGraph 完善Web3 事件数据检索

    一个典型的设置是Truffle/Buidler项目代码库中有一个subgraph文件夹。然后，你可以轻松引用到ABI。...你将需要定义subgraph.yaml文件中命名的每个函数，因此在我们的例子中，我们只需要一个函数：handleNewBet。我们首先尝试从发起人地址作为ID加载为为Player实体。...仅使用哈希是不够的，因为有人可能在一次交易中会多次调用智能合约的placeBet函数。 最后我们可以更新Player实体的所有数据。不能将数组直接压入，而需要按如下所示进行更新。...Graph服务器 GraphExplorer：托管服务 最简单的方法是使用托管服务。按照此处的说明部署subgraph。...运行自己的节点 或者，你可以运行自己的节点：https://github.com/graphprotocol/graph-node#quick-start。

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    【机器人】ROS1程序中的服务Service：精简解析

    本系列用时8天，博主也是从零开始，尽力去写的，如果发现了错误一定要私信告诉我呀。这么努力的博主，关注一下吧。 作者：杨丝儿 座右铭：始于兴趣，源于热爱，成于投入。 介绍：爱丁堡大学 人工智能专业。...确实运行服务的场景是这样的，但是这是表象，服务的价值是分布式计算，能够把一个迫切需要的（接下来就要用到的）计算任务交给性能更好的服务端，而不需要在客户端进行计算。...例如某某节点希望获取历史记录图片数据，那就可以调用一个数据库服务节点获取相关数据。 服务其实就是同步的跨进程函数调用；他们能够让一个节点调用运行在另一个节点中的函数。...其他的和服务的定义方法是一样的。...[修改CMakeLists.txt文件]--> r[修改package.xml]--> t[catkin_make] end ✨执行方法 和一般的节点启动别无二致

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    硬核！一文梳理经典图网络模型

    DeepWalk的思想类似word2vec，使用图中节点与节点的共现关系来学习节点的向量表示。...是度矩阵（degree matrix），D[i][i]就是节点i的度。 H是每一层的特征，对于第一层(输入层)的话，就是矩阵 。 σ是非线性激活函数 用这个公式就可以很好地提取图的特征。...通常是训练阶段只是在子图（subgraph）上进行，测试阶段需要处理未知的顶点。 要想得到新节点的表示，需要让新的node或者subgraph去和已经优化好的node embedding去“对齐”。...对于每个节点v，都把它随机采样的若干邻居的k-1层的所有向量表示 、以及节点v自己的k-1层表示聚合成一个向量，这样就得到了第层的表示 。这个聚合方法具体是怎么做的后面再详细介绍。...所以损失函数是这样的： 其中，节点v是和节点u在一定长度的random walk上共现的节点，所以它们的点积要尽可能大；后面这项是采了Q个负样本，它们的点积要尽可能小。

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    【机器人】ROS1程序框架：架构部分

    描述 ROS是一个开发机器人软件的框架，软件被设计成许多互相之间高速传递信息的小程序。...ROS图中的节点表示的是独立运行的程序，而图中的边表示数据流。这些数据可以是传感器的数据、执行器的命令、规划器的状态等信息。...辅助工具 介绍：catkin是ROS的构建系统：ROS用于可执行程序、库、脚本和其他代码可以用的接口的一系列工具。 技巧：使用rqt_graph可以清晰看到当前启动节点的ROS图。...节点之间的信息交换是两个节点直接完成的 软件结构 graph TD subgraph "3.cd到ws" subgraph 编译包 make_file...而且因为消息是有一个MD5验证的，为了确保消息是正确版本，所以你需要对每一个使用了这个类型的包重新使用catkin_make来保证校验成功。 综上所述，尽量不要去改类型。

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    分布式与微服务 发布于 2023年06

    分布式 基本概念 分布式架构是一种软件系统架构，它的任务是在网络中的多台独立计算机（被称为节点）之间分配和协调工作。每个节点都运行着自己的实例，并与其他节点协同工作。...graph LR D[客户端] -- 请求 --> M1[API网关] subgraph 分布式系统 M1 --> R1[负载均衡] R1 -- 请求转发...如果系统保证一致性，那么在一个节点上的读操作必须能返回最新的写操作的结果。 Availability：服务可用性。系统提供的服务必须一直处于可用的状态，对于系统的所有请求都能在有限的时间内返回结果。...因为在发生网络分区的情况下，系统必须在一致性和可用性之间做出选择：如果选择保证一致性，那么在网络分区期间，部分节点可能无法获取最新的数据，因此需要停止提供服务；如果选择保证可用性，那么在网络分区期间，各个节点会独立地接收请求和提供服务...小结 分布式与微服务重在概念与理论，这些理论是支撑大型应用项目架构的核心。分布式系统以网络互连的多个独立节点形式出现，这些节点协同工作，向用户提供一致的、统一的服务。

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