Jan, 2022

预测人工智能论文中的语义关系的方法

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TL;DR本文提出了一种基于 Graph Neural Networks 的新型深度学习方法，以解决如何预测大型演化网络中链接出现的问题，特别地，预测与 AI 相关的主题之间的链接。实验结果表明，使用此方法能够有效地识别出节点的吸收和密集子图的合并两种模式，且模型具有较高的预测准确性。
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发现论文，激发创造
  • 使用 AI 预测 AI 的未来：在指数级增长的知识网络中进行高质量的链接预测

    使用 AI 技术构建基于真实世界数据的 Science4Cast 基准测试，并提出十种不同的方法来预测人工智能研究的未来研究方向，最终目的是为了更先进的研究建议工具。

    Sep, 2022

  • 利用语义和神经网络预测研究趋势 —— 以量子物理学为应用实例

    通过构建语义网络，使用深度学习算法对科学文献进行预测和研究，探索和发现量子物理学的未来研究动向和新思路。

    Jun, 2019

  • 基于社区检测和图神经网络的科学文献链接预测方法

    本研究介绍了一种创新方法，将社区检测算法与图神经网络（GNN）模型相结合，以增强科学文献网络中的链接预测。我们特别关注利用 Louvain 社区检测算法揭示这些网络中的潜在社区结构，并将其整合到 GNN 架构中以预测潜在链接。我们的方法论证了在复杂网络中理解社区动态的重要性，并利用社区检测和 GNN 的优势来提高预测精度。通过对代表科学合作和引用的二部图的大量实验，我们的方法不仅凸显了社区检测和 GNN 之间的协同作用，还解决了链接预测中存在的一些普遍挑战，如可扩展性和分辨率限制。结果表明，整合社区级别信息可以显著提高 GNN 在链接预测任务中的性能。本工作通过将先进的机器学习技术与传统网络分析方法相结合，为网络科学领域提供了一种新的整合视角，以更好地理解和预测科学合作的复杂模式。

    Jan, 2024

  • 关系归纳偏置、深度学习和图网络

    本文提出结构化表示法和计算方法是实现人工智能与人类智能相似的能力的关键，通过使用深度学习体系结构内的关系感应偏差，介绍一种新的人工智能工具箱构建模块 -- 图形网络，它支持关系推理和组合推广，为推理提供更复杂、可解释和灵活的模式。

    Jun, 2018

  • 协同信号：通过图神经网络利用协同参与和语义链接

    基于语义的图神经网络（SemanticGNN）是在大规模知识图谱中建模实体、语义概念、协作边和语义边，并对其进行表示学习的一种新颖的图模型，通过融合协同活动数据和丰富的语义信息提供更准确的实体相似度计算。实证实验证明所提出的模型在相似度判断任务上的性能提升达到 35%。

    Dec, 2023

  • 生成式图神经网络用于链接预测

    本文提出了一种名为 GraphLP 的新的基于网络重构理论的、区别于传统的判别式神经网络模型的生成式神经网络模型，利用深度学习提取图表结构信息并探索高阶连接模式以实现链路预测，实验证明 GraphLP 在不同数据集上都具有优异性能。

    Dec, 2022

  • 通过机器学习在不断演化的知识图上预测高影响力研究主题

    预测从未发表的研究想法的影响力，使用大型知识图谱结合语义网络和引用网络，通过机器学习准确预测未来的网络动态和新研究方向的影响。

    Feb, 2024

  • 动态图中的链接预测用于推荐

    本论文提出了一种新的神经网络方法，利用动态图表达用户 - 物品关系的演变，以更好地解决基于链接预测的推荐服务问题，实验证明在用户 - 物品关系随时间变化的场景中，该方法可以获得更好的预测结果，同时揭示了现有方法在面对这种变化时的严重影响。

    Nov, 2018

  • 跨异构图的少样本语义关系预测

    提出了一种基于元学习的图神经网络 MetaGS 用于跨异构图的少样本语义关系预测，将图结构分解成多个标准化的子图，并使用双视角图神经网络和超原型网络来捕获和聚合不同子图的局部异构信息和全局结构信息，通过元学习来学习和预测新的关系类型，并在三个真实数据集上取得了良好的效果。

    Jul, 2022

  • 知识图谱中基于路径的神经网络的归纳链接预测

    本文提出了使用孪生神经网络的基于路径的归纳链接预测模型 SiaILP，仅依赖关系和路径嵌入，可泛化到新实体而无需微调，实验证明该模型在归纳版本的 WN18RR、FB15k-237 和 Nell995 的链接预测任务中取得了多个最新的最优性能。

    Dec, 2023