GNN简单理解文章目录一、GNN图神经网络综述1什么是图1.1图基础1.2图的分类1.3数据成图1.3.1图像转图1.3.2文本转图1.3.3其他转图1.4图结构化数据的问题类型1.4.1图层面任务graph-leveltask1.4.2节点层面任务node-leveltask1.4.3边层面任务edge-leve

Paper: https://arxiv.org/abs/2405.20139知识图(KGs)以三元组(头、关系、尾)的形式表示人类精心制作的事实知识，它们共同构成了一个图。大型语言模型(LargeLanguageModels,llm)是QA任务中最先进的模型，因为它们具有理解自然语言的卓越能力。另一方面，图神经网络(GraphNeu

图神经网络（GNN）已经成为深度学习领域的一颗新星，它在处理图形数据方面显示出了巨大的潜力和优势。然而，许多研究者和开发者发现GNN比传统的神经网络更难以理解和掌握。本文将探讨GNN的理解难点，以及它与传统神经网络在概念和实现上的主要差异。一、图数据的复杂性首先，GNN之

GNN图神经网络（GraphNeuralNetwork，简称GNN）已经成为处理图形结构数据的一种强大工具，广泛应用于社交网络分析、知识图谱、推荐系统等领域。在本文中，我们将深入探讨图神经网络的历史背景、关键的发展阶段以及未来可能的发展方向。一、背景介绍图（Graph）是一种数据结构，

这篇文章是2023年AAAI会议上的一篇论文，主要是利用分子图和DDI图嵌入来提供上下文感知信息，从而进行安全药物推荐。链接Context-AwareSafeMedicationRecommendationswithMolecularGraphandDDIGraphEmbedding|ProceedingsoftheAAAIConferenceonArtificialInt

原博客地址：https://staging.distill.pub/2021/gnn-intro/?ref=https://githubhelp.com由于该博客发表在distill上，具有许多交互性的图片，可以很好对原文作出解释，故本博客截取了较多原文中的图片。建议去原博客体验交互效果方便更好地理解。引言该博客发表在distill上，是一篇关于

1.图神经网络(GNN)简介图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNN）是一类专门设计用于处理图结构数据的深度学习模型。它能够有效地捕捉和利用数据中的关系信息，使其在许多领域中展现出强大的潜力。为了便于各位看官易于理解GNN中节点、边和图的概念，小编这里构造一个虚拟的剧本杀

论文：TPAMI2023 图神经网络的强化因果解释器论文代码地址：代码目录AbstractIntroductionPRELIMINARIESCausalAttributionofaHolisticSubgraph​individualcausaleffect(ICE)​*CausalScreeningofanEdgeSequenceReinforcedCausalExplainer(RC-Explaine

目录概ID-GNNYouJ.,Gomoes-SelmanJ.,YingR.andLeskovecJ.Identity-awaregraphneuralnetworks.AAAI,2021.概提出了一种能够超越1-WL-Test的GNN.ID-GNNID-GNN的motivation主要如下:主要到,传统的MPNN,即第\(k\)层:\[\mathbf{m}_u^{(k)}=\t

图神经网络（GNN）在某些方面避免了递归神经网络（RNN）定制化训练的复杂性，下面是具体原因和解释：1.数据处理的通用性GNN:统一处理各种图结构数据:GNN能够处理任意图结构的数据，这些数据不需要额外定制化的预处理，可以直接通过图的节点和边来表示各种关系和依赖。自动捕捉图中的复杂

一、引言图神经网络（GraphNeuralNetwork,GNN）作为近年来机器学习和深度学习领域的热门话题，正逐渐吸引越来越多的研究者和开发者的关注。GNN能够处理图结构数据，在社交网络分析、推荐系统、化学分子结构预测等领域有着广泛的应用。本文将带你一步一步使用Python实现一个基本的

参考视频网址：https://www.bilibili.com/video/BV1MP41187pv/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=590f4019caa7ed7b4e57c0e869ad0867文章目录图神经网络GNN一、GNN的优势1、处理非欧几里得数据2、捕捉节点间的复杂关系3、信息聚合和传递4、适用于各种图相关任务二、G

TransGNN:HarnessingtheCollaborativePowerofTransformersandGraphNeuralNetworksforRecommenderSystems论文阅读笔记Abstract存在的问题：​ 目前基于GNN的方法仍面临着感受野有限和存在"兴趣无关"连接噪声的挑战。相比之下，基于Transformer的方法在自适应和全

目录一、说明二、图神经网络和应用2.1什么是图神经网络？2.2将生产系统建模为图形2.3过程模拟和假设分析2.4优化生产计划三、生产系统中的图形数据表示3.1生产图中的节点表示3.2生产图中的边缘表示3.3图形表示的好处3.4将GNN与图形表示集成3.5实际应

阅读思考问题：PleasebrieflydescribehowhierarchicaldependencygraphsarebuiltinFlexGraph,andpointoutthespecificstageintheNAUabstractionwherethisprocesstakesplace.请简要描述在FlexGraph中如何构建分层依赖图，并指出在NAU抽象中的具体阶段发生此

在我们周围的各个领域，从分子结构到社交网络，再到城市设计结构，到处都有相互关联的图数据。图神经网络（GNN）作为一种强大的方法，正在用于建模和学习这类数据的空间和图结构。它已经被应用于蛋白质结构和其他分子应用，例如药物发现，以及模拟系统，如社交网络。标准的GNN可以结合来自其他机器

前言今天读的一篇文章是于2023年6月25日在《数据分析与知识发现》发表的一篇期刊论文，文章聚焦图神经网络技术，对会话推荐方法进行述评，为后续研究提供借鉴。以“SessionbasedRecommendation”、“GraphNeuralNetwork”、“会话推荐”、“图神经网络”为检索词，在“WebofScience

Abstract​ 说明现有的问题：现有的gnn平等地对待用户和项目，不能区分每个节点的不同局部模式，这使得它们在推荐场景中并不理想。​ 提出本文的工作：为了解决这一挑战，我们提出了一个节点级自适应图神经网络框架ApeGNN。ApeGNN开发了一种用于信息聚合的节点级自适应融合机制，使每个节点

论文精读：基于图神经网络的时间序列模型（预测任务部分）论文链接：https://arxiv.org/abs/2307.03759一、摘要时间序列数据的复杂在于涉及时间和变量之间的复杂相互作用以及变量之间的关系。与其他深度学习方法相比，图神经网络（GraphNeuralNetworks，GNNs）可以明确地建模变量间关系（多元

Abstract​ 现有的基于GNN的CF模型存在用户-项目交互数据的噪声，严重影响了现实应用中的有效性和鲁棒性。虽然在推荐系统中存在一些关于数据去噪的研究，但它们要么忽略了GNN消息传播中噪声交互的直接干预，要么在去噪时未能保持推荐的多样性。​ 为了解决上述问题，本文提出了一种新的

目录概符号说明GPR-GNN代码ChienE.,PengJ.,LiP.andMilenkovicO.Adaptiveuniversalgeneralizedpagerankgraphneuralnetwork.ICLR,2021.概GPR-GNN自适应地学习GNNlayersweights.符号说明\(G=(V,E)\),graphs;\(\mathbf{X}\in\mathbb{R}^{n\time

GNN基础理论1、图神经网络基础知识对于图神经网络的提出背景：常规算法（机器学习、卷积神经网络等）处理的大多为欧几里得空间数据（Euclideanspace）[一般指：图片等数据]欧几里德数据：数据特点是排列整齐。对于某个节点，很容易可以找出其邻居节点，就在旁边，不偏不倚。最常见到的是图片(ima

Abstract训练GNN通常需要大量的特定于任务的标记数据，这些获取是非常昂贵的，减少标记工作的一种有效方法是对具有自监督的表达性GNN进行预训练，然后将学习到的模型转移到只有少量标签的下游任务中，本文提出了GPT-GNN的框架，通过生成式预训练来初始化GNN，GPT-GNN引入了一个自监督的属性

前言今天读的一篇文章是于2023年6月25日在《数据分析与知识发现》发表的一篇期刊论文，文章聚焦图神经网络技术，对会话推荐方法进行述评，为后续研究提供借鉴。以“SessionbasedRecommendation”、“GraphNeuralNetwork”、“会话推荐”、“图神经网络”为检索词，在“WebofScience

DOI10.1109/TNN.2008.2005605任何数据都可以由一张图（Graph）表示,图（Graph）是由一系列的点（vertex）与边（edge）的集合。机器学习的目标是：拟合一个函数τ(G,n) →Rm,即映射图G与其中某一节点n成一个m-dim的实数向量。根据实际任务，这种拟合有所偏向，大体可分为两类：关注于图特征的拟合