Dec, 2023

协同信号：通过图神经网络利用协同参与和语义链接

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TL;DR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%。
recommender systemsentity similaritycollaborative filteringsemantic informationgraph-based approach
发现论文，激发创造
  • 一种利用实体引导的，采用关系异构图神经网络的文本摘要框架

    本篇论文提出了一种基于实体的文本摘要方法，采用实体构建句子 - 实体图，连接知识图谱和图神经网络实现摘要，提高了提取式和生成式基线的性能。

    Feb, 2023

  • 利用卷积神经网络捕获实体链接的语义相似性

    使用卷积神经网络对实体链接中的上下文信息进行建模，以获取语义对应关系，结合稀疏线性模型，实现了多种实体链接数据集的最佳结果。

    Apr, 2016

  • 基于节点共现的图神经网络在知识图谱链接预测中的应用

    NoGE 是一种新颖的嵌入模型，它旨在将实体和关系的共现性融入图神经网络中，以提高知识图谱的完成度，并在三个新的和具有挑战性的基准数据集 CoDEx 上获得最新的结果。

    Apr, 2021

  • 神经图协同过滤

    本篇论文提出了一种新的推荐框架，名为神经图协同过滤 (NGCF)，它通过在用户 - 物品图上传递嵌入来利用用户物品图结构，并显式地将协同信号注入到嵌入过程中，以更好地捕捉协同过滤效果。在三个公共基准测试中进行了广泛的实验，表明 NGCF 相对于 HOP-Rec 和 Collaborative Memory Network 等几种最先进的模型具有显着的改进。

    May, 2019

  • 基于图神经网络的联邦社交推荐

    本文设计了一种采用图神经网络的联邦学习框架 FeSoG，以解决传统社交推荐算法中的隐私问题，并在三个真实数据集上评估其有效性。

    Nov, 2021

  • 用于学习图结构对象相似性的图匹配网络

    本文提出了两个关键性贡献：首先是演示了图神经网络如何训练并嵌入向量空间，以便有效地进行相似性推理；其次是提出了一种新的图匹配网络模型，通过新的跨图注意力匹配机制，在一对图之间共同推理，计算它们之间的相似度得分。在不同领域的实验分析表明，本文提出的模型不仅能够在相似性学习的上下文中利用结构，而且能够优于针对此类问题精心设计的基线系统。

    Apr, 2019

  • 预测人工智能论文中的语义关系的方法

    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。

    Jan, 2022

  • 社交推荐的图神经网络

    本文提出了一种图神经网络框架（GraphRec）用于社交推荐，该框架可以共同模拟两个图形和异构强度，并对用户 - 项目图形中的交互和观点进行联合捕获。

    Feb, 2019

  • 利用分层图神经网络增强全局上下文的社交推荐

    本研究提出了一种新的基于层次图神经网络的社会化推荐框架（SR-HGNN），以解决现有社交推荐模型难以完全探索多类型用户 - 物品交互行为及跨关系相互依存关系这两个问题的挑战，并通过三个公共基准测试表明 SR-HGNN 明显优于现有技术的推荐方法。

    Oct, 2021

  • SimGNN：一种快速图相似度计算的神经网络方法

    本文提出一种新颖的神经网络方法 SimGNN，该方法通过可学习的嵌入函数和注意力机制实现了对图形编辑距离等图形相似性计算的高效计算和良好性能的综合优化，并在三种真实图数据集上取得了比现有基线算法更小的误差率和更大的时间降低。

    Aug, 2018