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AAAI22 | 面向图数据的对抗鲁棒性研究

题目:面向图数据的对抗鲁棒性研究(Unsupervised Adversarially Robust Representation Learning on Gr...

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AAAI21 | 基于块(Block)建模理论图神经网络

作者:何东晓(天津大学),梁春栋(天津大学),刘蕙心(天津大学),文明祥(天津大学),焦鹏飞(杭州电子科技大学),冯志勇(天津大学)

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2022年,图机器学习Graph ML发展到哪了?

原文链接:https://mgalkin.medium.com/graph-ml-in-2022-where-are-we-now-f7f8242599e0

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ICDM’21 | ACE-HGNN:自适应曲率探索的双曲图神经网络

本文主要介绍我们在ICDM‘2021发表的工作,ACE-HGNN: Adaptive Curvature Exploration Hyperbolic Grap...

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【AAAI2022】基于图神经网络的稀疏结构学习在文档分类中的应用

近年来,图神经网络在文献分类中得到了广泛的应用。然而,现有的方法大多是基于没有句子级信息的静态词同现图,这带来了三个挑战:(1)词的歧义性(2)词的同义性(3)...

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NeurIPS'21 | 面向开放世界特征的图学习

推荐一波EverGlow老哥的Towards Open-World Feature Extrapolation: An Inductive Graph Lear...

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Graph4Rec: 通用的图神经网络推荐工具箱, 一键下载运行~

基于此,本文提出 Graph4Rec 将 GNN 用于推荐系统的训练范式统一为 graphs input、random walk generation、ego ...

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论文笔记:WSDM 2021 GraphSMOTE

现有的 GNN 默认节点 samples 的类别满足 balance 的条件,但是在现实世界中可能存在 class imbalance 的情况。如果直接训练 G...

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如何应对变化的图数据分布? Non-IID Graph Neural Networks

本文的出发点是 graph-level 的图分类任务,在图分类中,每个图都被视为一个数据样本,目标是在一组训练图上训练一个分类模型,通过利用其相关节点特征和图结...

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图神经网络及其在视觉/医学图像中的应用

之前的工作主要是基于CNN和RNN在做,前段时间因为项目需要,相对系统的了解一下图神经网络,包括理论基础,代表性的GNN(GCN, GraphSAGE和GAT)...

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WSDM‘21 | 如何增加GNN的鲁棒性?

GNN 模型通常是根据拓扑结构,利用节点特征构建消息传递过程。然而,并不是所有的节点都需要参与消息传递过程,因此,需要一种选择的方法来刻画哪些边上的消息传递是真...

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图神经网络遇到OOD的泛化性咋样?

目前提出的图神经网络 (GNN) 方法没有考虑训练图和测试图之间的不可知偏差,从而导致 GNN 在分布外(OOD)图上的泛化性能变差。导致 GNN 方法泛化性能...

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“巨人的肩膀” 海量CTR模型的高效高性能实现 FuxiCTR

CTR预估模型是现代大规模工业推荐系统的核心,往往扮演着“精排”的角色。当下主流的CTR预估模型采用双分支的并行结构,一个分支以深度模型DNN为主,另外一个分支...

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深就是好? GNN的深度架构到底有没有用?

深度学习的标志之一是使用具有数十甚至数百层的神经网络。与此形成鲜明对比的是,图深度学习中使用的大多数架构都很浅,只有少数层。在这篇文章中,本文探讨一个问题:图神...

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[SIGIR'21] DMTL:召回场景基于蒸馏的多目标学习方案

推荐系统中,点击率预估是很通用的排序方法。但是,在feeds流中,pCTR只能说明用户点击这个内容的概率,而不能说明用户有多喜欢或者说在点击之后是否有可能阅读或...

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KDD21 | 如何纠正推荐系统中的流行度偏差

题目:Model-Agnostic Counterfactual Reasoning for Eliminating Popularity Bias in Re...

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TensorFlow官方出了个GNN框架,YYDS!

今天,我们很高兴发布TensorFlow 图神经网络(GNN),这是一个旨在使使用 TensorFlow 轻松处理图结构化数据的库。我们已经在 Google 的...

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GNN如何利用图上的边信息?

链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/432923190

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BERT4GCN:利用BERT中间层特征增强GCN进行基于方面的情感分类

标题:BERT4GCN: Using BERT Intermediate Layers to Augment GCN for Aspect-based Sent...

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NeurIPS 2021:半监督节点分类中的拓扑不平衡学习

Topology-Imbalance Learning for Semi-Supervised Node Classifification

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