标签：图神经网络
北大博士王逸之：面向文字的图形图像生成方法及其应用
王逸之，2022年6月毕业于北京大学王选计算机研究所，获得博士学位，导师连宙辉副教授。
KDD2022 | 什么特征进行交互才是有效的？
本文主要针对推荐系统中的特征交互而提出的相关方法。如果将所有可能的特征都进行交互，本文提出HIRS用于直接生成有益特征交互。生成的特征交互的数量可以指...
KDD 2022 | 协同过滤中考虑表征对齐和均匀性
本文主要针对协同过滤方法中的数据表征展开研究，现有的研究主要集中在设计更强大的编码器（例如。图神经网络）以学习更好的表征。而缺乏对 CF 中表征的期望...
8个扩展子包！RecBole推出2.0！
易用又强大的推荐算法框架伯乐(RecBole)又双叒叕发布新版本啦！覆盖从数据到模型多个推荐系统最新的主题和方向！为推荐系统多个领域的研究提供易用又强大的工...
《因果科学周刊》第4期：因果赋能推荐系统
为了帮助大家更好地了解因果科学的最新科研进展和资讯，推送近期因果科学值得关注的论文和资讯信息。同时我们也将向大家介绍社区正在推进的活动——因果科学与C...
中科院&华为Vision GNN：只使用图神经网络进行视觉任务
目前广泛应用的卷积神经网络和卷积神经转换器将图像视为网格或序列结构。本文提出将图像表示为图（Graph）结构，ViG）体系结构来提取视觉任务的图级（Graph-L...
KDD 2022 | GraphMAE:自监督掩码图自编码器
生成式自监督模型在NLP和CV领域得到广泛应用，不论是节点分类还是图分类任务“生成式自监督的性能都被对比学习甩”要么需要使用负采样、动量更新或指数滑动平均...
AAAI22 | 结构标记和交互建模：用于图分类的“SLIM”网络
今天分享一篇来自香港中文大学查宏远教授团队的一篇发表在AAAI上的论文Structural Landmarking and Interaction Modelling:SLIM”该论文认为之前的图分类任务...
ICML’22 | ProGCL: 重新思考图对比学习中的难样本挖掘
难的负样本（与锚点样本更相似的负样本）可以提高对比学习的表现。作者发现现有的其他领域的难负样本挖掘技术并不能很好地促进图对比学习（参见原文Table 5）...
《强化学习周刊》第51期：PAC、ILQL、RRL&无模型强化学习集成于微电网络格控制：综述与启示
本期周刊整理了强化学习领域相关的最新论文推荐及研究综述，可以扫描文末的二维码加入强化学习社区群。您已经完成《强化学习周刊》订阅啦;
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