论文分享-Pairwise Learning for Neural Link Prediction(自研对比学习LP框架)

摘要 对比学习链路预测框架PLNLP,由四个主要部分组成,即邻域编码器、链路预测器、负采样器和目标函数。 任何通用图神经卷积,如GCN[Kipf and Welling,2016a]和SAGE[Hamilton et al.,2017],或链接预测特定的神经架构,如SEAL[Zhang and Chen,2018]、NANs[Wang et al.、2020]和HalpNet[Wang等人,2021],都可以用作邻域编码器 对于链接预测器,我们设计了不同的评分函数,可以根据不同类型的图进行选择。 在负采样...

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cs224w(图机器学习)学习笔记1 Introduction and the Bowtie Structure of the Web

课程先导 证明可用方法:proof by contrapositive类比证明、by contradiction举反例、by cases举例子、by induction数学归纳法 数学算数基础: 微积分calculus: \(e^x=lim_{n\to\infty}(1+x/n)^n\) ,特例: \(e=lim_{n\to\infty}(1+1/n)^n,1/e=lim_{n\to\infty}(1-1/n)^n\) 概率论probablitity:条件概率conditional probability...

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