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Hypergraph Neural Networks超图神经网络

摘要：提出了一种超图表示学习的超图卷积网络，包括一种新的超图卷积操作来挖掘用户之间的关系。 引言： 图神经网络可以使用数据图结构，编码不同数据。 传统GCN存在的问题：①不能表达成对的复杂关系②数据表示趋向于多模态 解决问题：提出HGNN:使用超图编码高阶数据关系，使用超图连接多

【线性代数】图和网络

Graph: Nodes, Edges                                  关联矩阵（incidence matrix）:描述问题的拓扑结构                               图中一个回路对应的行向量线性相关，例如edge{1,2,3}组成一个回路（loop）-> [-1  1  0  0], [0  -1  1  0]

图

图 树结构也是图的特例，任何两个节点间都允许构成链接关系（不考虑自环） 有向图/有向图 邻接顶点u和v次序无所谓则（u，v）为无向边 undirected edge 所有边均为无向边的图即为无向图 undirgraph 有向图 digraph 中均为有向边 u、v分别称为（u,v）的尾（tail）、头（head） 同时含有有向边和无向边称为mi

什么是网络单纯型算法

摘要：单纯型算法是求解线性规划问题（LP）的一个经典算法，在单纯型算法中最耗时的模块是计算矩阵的逆矩阵的算法。网络单纯形算法是单纯形算法的一个特殊版本，它使用生成树基来更有效地解决具有纯网络形式的线性规划问题。 本文分享自华为云社区《网络单纯型算法简介》，原文作者：云小凡 。

5.3 图的矩阵表示

图的矩阵表示 前面在二元关系中学过，图可以使用矩阵表示。现在再来学习更多的矩阵表示方法。 关联矩阵 先来回顾一下关联的定义： 设e=(u,v)（<u,v>）是无向(有向)图G=<V,E>的一条边, 称u,v为e的端点,e与u ( v)关联。 无向图的关联矩阵 定义 定义 设无向图G=<V,E>, V={v1, v2, …