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面向多视角物品分类的顶点加权超图学习
摘要： 基于多视角物品的分类问题-存在问题1：3D物品之间的关系很难描述 2.每种类别数据不均衡 解决方法：提出一种顶点权重的超图学习算法的多视角3D物品分类算法，用超图描述不同多视角3D物品之间的高阶关系，训练有权重的节点超图，对物品进行分类。 1. 引言 多视角3D物品：包含每个物品从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Neo4j数据库设计文章调研
图形数据库Neo4J简介：https://www.cnblogs.com/loveis715/p/5277051.html Neo4J所适合的领域，那就是记录图形数据，及结点集和结点之间的关系。而对于其它一些类型的数据，如用户的用户名/密码对，那就不是图形数据库所擅长的领域了。在这些情况下，我们应该选取合适的数据库来记录这