网络嵌入（network embedding）——陌上疏影凉

专栏网络嵌入（network embedding） 写文章   网络嵌入（network embedding） 关于网络表示学习方向的一些论文笔记。 陌上疏影凉   · 16 篇内容 推荐文章    

【论文笔记】RGCN

论文：Robust Graph Convolutional Networks Against Adversarial Attacks 作者：Dingyuan Zhu, Ziwei Zhang, Pe…阅读全文​ ​赞同 17​​10 条评论 ​分享 ​收藏​ 举报

pygcn代码解析

本文为gcn的PyTorch版本pygcn代码的注释解析（代码地址），也作为学习PyTorch时的一个实例加深对PyTorch API的理解。 模型代码一般分为下面几个关键步骤： 数据预处理 搭建模型 定义损失函数 训练与测试 其中代码量最大的是前两步，数据预处理包括如何从文件中读取数据，并存储成深度学习框架可处理的tensor类…阅读全文​ ​赞同 95​​22 条评论 ​分享 ​收藏​ 举报

【论文笔记】HARP

论文：HARP: Hierarchical Representation Learning for Networks 作者：Haochen Chen, Bryan Perozzi, Yifan Hu,…阅读全文​ ​赞同 15​​3 条评论 ​分享 ​收藏​ 举报

【论文笔记】NEU

名称：Fast Network Embedding Enhancement via High Order Proximity Approximation 作者：Cheng Yang, Maosong S…阅读全文​ ​赞同 7​​添加评论 ​分享 ​收藏​ 举报

【论文笔记】struc2vec

名称：struc2vec: Learning Node Representations from Structural Identity 作者：Leonardo F. R. Ribeiro, Ped…阅读全文​ ​赞同 55​​21 条评论 ​分享 ​收藏​ 举报

词嵌入的矩阵分解解释

这篇文章是一篇论文的翻译与理解，该论文说明了词嵌入模型与矩阵分解的一些联系，这个联系在网络表示学习中也同样适用，说明了DeepWalk一派的方法与矩阵分解一派的方法其实也是存在这很多联系。由于公式太多之前一直放着没写，最近看到一篇论文提到了这两者的联系，遂又复习了一下。 本文含有较多公式！！！（Math Warning）…阅读全文​ ​赞同 27​​7 条评论 ​分享 ​收藏​ 举报

【论文笔记】SeedNE

论文名称：Self-Paced Network Embedding 来源：kdd2018 本文的聚焦点在DeepWalk这类方法中使用的负采样方法。在采集到随机游走路径后，用skip-gram加上负采…阅读全文​ ​赞同 9​​4 条评论 ​分享 ​收藏​ 举报

【论文笔记】SDNE

论文名称：Structure Deep Network Embedding 这篇文章的发表日期比较早，当时还没有多少研究是将深度学习应用到网络表示中的，所以这篇文章的思想在今天看来尽管十分简单，确实当时…阅读全文​ ​赞同 5​​3 条评论 ​分享 ​收藏​ 举报

【论文笔记】DVNE

论文名称：Deep Variational Network Embedding in Wasserstein Space 现存的NE方法只是将网络中节点表示成了连续的point vectors，也就是每…阅读全文​ ​赞同 9​​添加评论 ​分享 ​收藏​ 举报

【论文笔记】ANE

论文名称：Adversarial Network Embedding 这篇文章指出现有的一些网络表示学习方法具有这样的缺点：没有给学习的表示施加约束，导致学到的网络表示不具有鲁棒性。因此本文提出用GAN…阅读全文​ ​赞同 10​​2 条评论 ​分享 ​收藏​ 举报

【论文笔记】GraphGAN

论文名称：GraphGAN: Graph Representation Learning with Generative Adversarial Nets Introduction 这篇文章将NE方法按照…阅读全文​ ​赞同 15​​7 条评论 ​分享 ​收藏​ 举报

【论文笔记】Watch Your Step

论文名称：Watch Your Step: Learning Graph Embeddings Through Attention 这篇文章的出发点是自动化选择网络表示学习的参数从而适应不同网络的需求…阅读全文​ ​赞同 14​​9 条评论 ​分享 ​收藏​ 举报

【论文笔记】GraRep

论文名称：GraRep: Learning Graph Representations with Global Structural Information 这篇论文的思想与之前几篇不同，并没有用随…阅读全文​ ​赞同 44​​6 条评论 ​分享 ​收藏​ 举报

【论文笔记】DeepWalk

论文名称：DeepWalk: Online Learning of Social Representations 本文是第一个将NLP中的思想用在网络嵌入(Network Embedding,NE)上的…阅读全文​ ​赞同 231​​60 条评论 ​分享 ​收藏​ 举报

【论文笔记】LINE

论文名称：LINE: Large-scale Information Network Embedding 这篇论文同样是做网络嵌入，文章的主要特点是： 适合任意尺寸的网络，不论是有向图还是无向图还是带权图…阅读全文​ ​赞同 27​​30 条评论 ​分享 ​收藏​ 举报

【论文笔记】node2vec

论文名称：node2vec: Scalable Feature Learning for Networks node2vec的思想同DeepWalk一样：生成随机游走，对随机游走采样得到（节点，上下文）…阅读全文​ ​赞同 61​​36 条评论 ​分享 ​收藏​ 举报

 

       

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来源： https://www.cnblogs.com/cx2016/p/14084919.html