图表示学习(Graph Representation Learning, GRL)通过学习节点和边的向量表示,有效捕捉和反映图中的结构特性和节点关系,从而支持下游的机器学习任务,如节点分类、链接预测、图分类等。 类似将单词表示成向量,想使得向量尽可能保持原单词的语义,图表示学习将图中的结构表示成低维、实值、稠密的向量形式并在向量空间中具...
本文梳理了图表示学习的经典模型,包括3个阶段,分别是基于随机游走的图表示学习、基于图神经网络的图表示学习,以及异构图中的图表示学习。 1 基于随机游走的图表示学习 DeepWalk: Online Learning of Social Representations(2014)中提出的DeepWalk是最早一批实现图表示学习的工作,DeepWalk提出的背景问题是对社交网络上的每...
图表示学习的主要目标是将图中的节点或子图等结构表示为低维的稠密向量。节点或图的低维向量表示可以作为传统机器学习模型的输入,帮助我们完成一系列图上的应用问题,例如节点分类、节点聚类、链接预测和图分类等。 浅层节点向量表示 浅层节点向量表示方法的基本思路是利用图的结构定义节点相似度,然后以重构节点相似度作...
《图表示学习》一书作者：威廉·汉密尔顿（William Hamilton）是麦吉尔大学（McGill University）计算机科学系的助理教授，也是加拿大高等研究院（Canadian Institute for Advanced Research, CIFAR）AI 方向的主席、GraphSAGE 的作者。他专注于图表示学习及其在计算社会科学和生物学中的应用。近年来，他在机器学习和网络科学...
首先,本书讨论图表示学习的目标及图论和网络分析的关键方法论。然后,本书介绍并回顾了学习节点嵌入的方法,包括基于随机游走的方法以及在知识图谱上的应用。再后,本书对高度成功的图神经网络( Graph Neural Network, GNN)进行了技术上的综合介绍, GNN已成为图数据深度学习领域占主导地位且迅速发展的范式。最后,本书...
《图表示学习》一书作者:威廉·汉密尔顿(William Hamilton)是麦吉尔大学(McGill University)计算机科学系的助理教授,也是加拿大高等研究院(Canadian Institute for Advanced Research, CIFAR)AI 方向的主席、GraphSAGE 的作者。 他专注于图表示学习及其在计算社会科学和生物学中的应用。
是图中节点的个数,使用邻接矩阵作为大型图的特征空间几乎是不可能的 向量运算比图形上的可比运算更简单、更快 二. 图表示学习常用方法 2.1 DeepWalk DeepWalk方法是首先以随机游走(Random Walk)的方式在网络中进行节点采样,生成序列,然后使用Skip-Gram模型将序列转换为Embedding的过程(仿照Word2vec) ...
近日,加拿大麦吉尔大学计算机科学助理教授 William Hamilton 在推特宣布他的新书《图表示学习》(Graph Representation Learning)初稿可以免费在线获取了。 据William 介绍,这本书全面概述了图神经网络、节点嵌入、图卷积、图的深度生成模型以及相关的历史背景和传统方法。
第二部分:基于谱域图卷积的半监督学习 在这篇文章中,我将介绍GCNs,并使用编码示例说明信息是如何通过GCN的隐藏层传播的。我们将看到GCN如何聚合来自前一层的信息,以及这种机制如何在图中生成节点的有用特性表示。 什么是GCN GCN 是一类非常强大的用于图数据的神经网络架构。事实上,它非常强大,即使是随机初始化的两...