集成时空轨迹的动态属性网络表征学习

网络表征学习是当前信息网络数据表示的研究热点,相比于传统网络分析技术已显示出它的有效性和高效性.目前绝大多数研究仅将网络视为静态来处理,即网络结构不随时间演化而变化,而且很少考虑网络中丰富的节点属性信息,难以适应现实信息网络时刻变化的动态特性.同时考虑网络的动态性和节点属性,提出基于时空路径的动态属性网络表征学习(DA...     

异构图卷积网络研究进展

现实世界中的很多场景都能用多种节点类型和边类型组成的异构网络表示。网络中蕴含着丰富语义关系,并具有实际应用价值,引起了学术界和工业界的关注。传统的方法都是基于浅层模型进行异构网络挖掘。近几年,由于图卷积网络在同构网络中表现优越,有许多学者将图卷积网络应用到异构网络的挖掘,在各个任务中都取得了优异的成绩。通过对异构图卷积网络的研究进展进行评述,来了解相关领域的发展状况。介绍了异构图卷积网络的发展,将异构图卷积网络分为基于元路径和自适应异构信息的模型进行详细介绍及归纳,并综合分析了不同的聚合方法。介绍了异构图卷积网络在推荐系统、生物化学、异常检测和自然语言处理中的应用。分析了异构图卷积网络未来面临的挑战以及值得研究的问题。