• 最新论文
  • 朱丹主持接连出错,周一围急着撇清自己?老婆出丑是笑话 最高院:关于对《最高人民法院关于人民法院办理财产保全案件若干问题的规定》建议的回复 成贵高铁本月16日开通 最快班次二等座票价294元 让美国国会的涉疆“法案”成为废纸一张 两代教养差很大!三招教你温柔拒绝长辈好意 百元新机?三星Galaxy A01低调上线:后置双摄+5.7英寸水滴屏 成贵高铁本月16日开通 最快班次二等座票价294元 真正的“一锅端”!男子盗走电饭锅 里边装着隔夜饭 朱丹主持接连出错,周一围急着撇清自己?老婆出丑是笑话 让美国国会的涉疆“法案”成为废纸一张 年租金3万,估值70万的商铺值得投资吗?应考虑回报率和年限 两代教养差很大!三招教你温柔拒绝长辈好意 让美国国会的涉疆“法案”成为废纸一张
  • 推荐论文
  • 朱丹主持接连出错,周一围急着撇清自己?老婆出丑是笑话 最高院:关于对《最高人民法院关于人民法院办理财产保全案件若干问题的规定》建议的回复 成贵高铁本月16日开通 最快班次二等座票价294元 让美国国会的涉疆“法案”成为废纸一张 两代教养差很大!三招教你温柔拒绝长辈好意 百元新机?三星Galaxy A01低调上线:后置双摄+5.7英寸水滴屏 成贵高铁本月16日开通 最快班次二等座票价294元 真正的“一锅端”!男子盗走电饭锅 里边装着隔夜饭 朱丹主持接连出错,周一围急着撇清自己?老婆出丑是笑话 让美国国会的涉疆“法案”成为废纸一张 年租金3万,估值70万的商铺值得投资吗?应考虑回报率和年限 两代教养差很大!三招教你温柔拒绝长辈好意 让美国国会的涉疆“法案”成为废纸一张
  • 热门标签
  • 日期归档
  • 集成图网络模型实现、基准测试,清华推出图表示学习工具包

    来源:www.bloodonthemotorway.com 发布时间:2020-02-12

    CogDL图代表了学习工具包的总体框架。

    SOTA结果和下游任务的基准方法排名

    CogDL提供了SOTA结果的排名列表和下游任务的基准方法,例如节点分类(节点属性的存在与否)、链路预测(属性的存在与否、异构与否)和多路径异构链路预测。

    多标签和属性节点分类

    如下图所示,这是无监督多标签节点分类设置的排序列表。开发人员在几个真实的数据集(PPI、Blogcatalog和Wikipedia)上运行所有的算法,并获得排序的实验结果。

    俯卧,NetMF和Note2Vec位列前三。

    下图显示了监督节点分类和直接推送设置的排序列表,包括集中式流行图神经网络。

    前三位分别是NSGCN、DR-GAT和DR-GCN

    Link Prediction

    对于链接预测任务,开发者分别采用ROC、AUC和F1-score,它们用来表征随机未观察到的链接中的顶点比随机不存在的链接中的顶点更相似的概率。他们评估了这些指标,并删除了PPI、维基百科和博客目录数据集上15%的边缘计算。最后,实验重复10次并按顺序排列。

    PleP排名第一。

    多异构链接预测

    最后,对于多异构链接预测任务,开发人员仍然使用ROC评估指标。同样,他们评估了该指标,并删除了亚马逊、YouTube和推特数据集上15%的边缘计算。最后,实验重复10次并按顺序排列。

    该分类中的前三种方法是GATNE、NetMF和俯卧。

    CogDL是如何工作的?

    开发人员介绍了GitHub项目中CogDL的详细用法。要使用这个工具,首先需要安装Pytorch和Python。版本要求是:PyTorch版本=1 . 0 . 0;Python版本=3.6 .

    接下来,可以使用python train . py-task example_task-dataset example _ dataset-model example_method对example _ data运行example _ method,然后通过example _ task对其进行评估。

    CogDL中的常见参数包括:

    -task,它评估所表示的下游任务,如节点分类、无监督节点分类、链路预测复用链路预测等。

    -数据集,支持的数据集包括“cora”、“citeseer”、“pumbed”、“PPI”、“wikipedia”、“blogcatalog”、“dblp”和“Flickr”。

    -模型,要运行的模型的名称包括“\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\

    有关其他特定参数,请参见GitHub。

    除了这种通用用法之外,CogDL还支持用户向项目中添加他们自己行为良好的算法和数据集。具体步骤也可以在GitHub页面上找到。

    受支持的数据集

    以下两个表列出了CogDL支持的数据集,包括具有属性的数据集和不具有属性的数据集。

    dataset没有多标签节点分类属性。

    dataset具有多标签节点分类属性。

    清华知识工程研究室(KEG)

    清华大学知识工程研究室成立于1996年,致力于网络环境下知识工程理论、方法和应用的研究。主要研究内容包括:社会网络分析与挖掘、新闻挖掘、语义网、知识地图构建等。研究成果在相关领域的美国计算机学会/美国电气工程师学会(ACM/IEEE Transaction)和计算机学会指定的甲级国际期刊和会议上发表了70多篇高水平论文。

    实验室在理论和应用研究相结合方面取得了显着的成就。ArnetMiner是研究者开发的社交网络挖掘系统,是中国最早、访问量最大的研究者社交网络分析和挖掘系统。目前,该系统已接待了来自200多个国家和地区的800多万次独立知识产权访问。

    实验室由清华大学计算机科学与技术部软件研究所副所长李娟子领导,教师包括计算机科学与技术部主任唐杰、清华大学计算机科学与技术部副教授徐斌。

    此外,还有许多优秀的硕士、博士、博士后、访问学生、工程师等。

    : 22个主要字段,127个

    友情链接: