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2021年1月7日
[论文阅读笔记] node2vec Scalable Feature Learning for Networks
摘要: [论文阅读笔记] node2vec:Scalable Feature Learning for Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 由于DeepWalk的随机游走是完全无指导的随机采样,即随机游走不可控。本文从该问题出发,设计了一种有偏向的随机游走策
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posted @ 2021-01-07 21:54 沁泽
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2020年12月27日
[论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks
摘要: [论文阅读笔记] metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 解决异构网络上的节点嵌入问题。 论文中指出了异构网络嵌入的两个关键
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posted @ 2020-12-27 14:08 沁泽
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2020年11月10日
[论文阅读笔记] RoSANE, Robust and scalable attributed network embedding for sparse networks
摘要: [论文阅读笔记] RoSANE: Robust and scalable attributed network embedding for sparse networks 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 大多现有的ANE (attributed network e
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posted @ 2020-11-10 07:52 沁泽
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[论文阅读笔记] Network Embedding with Attribute Refinement
摘要: [论文阅读笔记] Network Embedding with Attribute Refinement 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 根据同质性假设,相似的节点往往会连到一起,属性上相似的节点往往在拓扑上也会由相连。但是有些真实网络的属性并不是很好,即节点属性
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posted @ 2020-11-10 07:50 沁泽
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[论文阅读笔记] A Multilayered Informative Random Walk for Attributed Social Network Embedding
摘要: [论文阅读笔记] A Multilayered Informative Random Walk for Attributed Social Network Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 大多数现有的无监督属性网络表征算法都没有区分节点边结构和
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posted @ 2020-11-10 07:49 沁泽
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[论文阅读笔记] Large-Scale Heterogeneous Feature Embedding
摘要: [论文阅读笔记] Large-Scale Heterogeneous Feature Embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 综合考虑网络中节点的各种信息来源,从而学习到一个统一的节点表示能够提高下游任务的精度。然而,异构特征信息限制了现有属性网络表征
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posted @ 2020-11-10 07:47 沁泽
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[论文阅读笔记] Community-oriented attributed network embedding
摘要: [论文阅读笔记] Community-oriented attributed network embedding 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 大多数现有方法在网络表征过程仅仅保留了节点的局部结构特征,忽略了他们的社区信息和丰富的属性信息。 (2) 主要贡献 C
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posted @ 2020-11-10 07:46 沁泽
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2020年10月15日
[论文阅读笔记] Fast Sequence Based Embedding with Diffusion Graphs
摘要: [论文阅读笔记] Fast Sequence Based Embedding with Diffusion Graphs 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 随机游走向外扩散(往距离源点较远的区域)得相对较慢,又可能重复遍历一个节点很多很多次从而生成冗余的信息。 (2
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posted @ 2020-10-15 09:20 沁泽
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[论文阅读笔记] GEMSEC,Graph Embedding with Self Clustering
摘要: [论文阅读笔记] GEMSEC: Graph Embedding with Self Clustering 本文结构 解决问题 主要贡献 算法原理 参考文献 (1) 解决问题 已经有一些工作在使用学习到的节点表示来做社区发现,但是仅仅局限在得到节点表示之后使用聚类算法来得到社区划分,简单说就是节点表
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posted @ 2020-10-15 09:17 沁泽
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2020年9月13日
论文阅读:Relation Structure-Aware Heterogeneous Information Network Embedding
摘要: Relation Structure-Aware Heterogeneous Information Network Embedding(RHINE) (AAAI 2019) 本文结构 (1) 解决问题 (2) 主要贡献 (3) 算法原理 (4) 实验结果 (5) 参考文献 在文献阅读的基础上加入了
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posted @ 2020-09-13 15:00 沁泽
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