heterogeneous graphs | BriefGPT

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AAAI异构图遮蔽自编码器
本文提出了一种名为 HGMAE 的新型异构图蒙版自编码器模型，通过创新的掩膜技术和独特的训练策略，解决了捕捉复杂图结构、结合各种节点属性和编码不同节点位置等异构图学习面临的挑战，并在多个数据集上的多项任务中优于现有的对比和生成基线。
PDF2 years ago
IJCAISGAT: 简单图注意力网络
本研究提出了一个基于 simplicial complex 的复杂语义表示方法：Simplicial Graph Attention Network (SGAT)，通过将非目标节点的特征放置在简单形上，表示非线性、高阶节点或边缘的交互作用，
PDF2 years ago
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
PDF2 years ago
异构图学习的混合微 / 宏级卷积
本文提出了一种新的异质图卷积方法 HGConv，它能够在不同层面上直接进行卷积操作，以学习全面的节点表示，并具有良好的可解释性。在各种任务中的实验结果表明，HGConv 不仅优于现有方法，而且对于图形分析具有直观的可解释性。
PDF4 years ago
学习用异构图表示程序
本研究提出了从源代码的抽象语法树构建异构编程图用于方法命名和代码注释生成的方法，并使用异构图神经网络学习这些图。实验结果表明，利用编程图中节点和边的类型信息可以帮助学习程序语义，本方法优于基线模型。
PDF4 years ago
异构图嵌入综述：方法、技术、应用和来源
本文综述了近年来异构图嵌入方法和技术的发展，并系统地归类了各种学习方法来解决异构性带来的挑战，探索了不同类型的应用中使用嵌入方法的可行性，总结了开源代码、现有的图学习平台和基准数据集，预测了未来的研究方向。
PDF4 years ago
可扩展异构图的图神经网络
本文研究图神经网络在异构图上的应用问题，并提出了一种名为 NARS 的分类器，使用邻居平均特征进行多元关系子图采样，该方法取得了比 GNN 更准确且更具成本效益的结果。
PDF4 years ago
利用元路径进行异构图自监督辅助学习
本文提出了一种基于元路径的自监督辅助学习方法来学习异构图上的图神经网络，通过预测元路径作为辅助任务来进行主任务的学习，可以自动平衡辅助任务的有效组合以提高主任务性能，实验证明该方法可以在异构图上改进链接预测和节点分类的性能。
PDF4 years ago
WWW异质图变换器
本文介绍了一种用于建模 Web 规模异构图的异构图转换器架构（HGT），通过设计基于节点类型和边类型的参数来实现异构性，并引入相对时间编码技术和异构迷你批图采样算法来处理动态异构图数据，实验表明，所提出的 HGT 模型在各种下游任务中始终优
PDF4 years ago
基于图的行为感知交互新闻推荐
本研究提出了一种基于行为感知的图形网络，同时考虑六种不同类型的行为以及用户对新闻多样性的需求，使用 DeepWalk 提取实体语义，建立了一个基于图形的卷积神经网络来学习新闻的表示，以及一个基于关注力的 LSTM 来学习行为序列的表示，成功
PDF6 years ago
edge2vec: 利用边缘语义进行生物医学知识发现的表征学习
本文提出了一种考虑边缘语义的图表示学习模型 edge2vec，通过训练边缘类型转换矩阵和使用随机梯度下降模型，基于异构图学习节点嵌入。在生物医学领域的三个任务中，edge2vec 在考虑边缘类型的情况下明显优于其他几种现有的模型，展示了不同
PDF6 years ago