斯坦福《大规模知识图谱推理》
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Scaling-up Knowledge Graph Reasoning
图作为一种抽象形式出现,用来表示复杂的数据,如社会网络、知识图、分子图、生物医学网络,以及用于建模3D对象、流形和源代码。图的机器学习,尤其是深度表示学习,是一个新兴的领域,从蛋白质折叠和欺诈检测到药物发现和推荐系统,有着广泛的应用。本教程概述了图神经网络在知识图谱推理上的应用。
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A.特定领域知识图谱知识推理方案:知识图谱推理算法综述[二](DTransE/PairRE:基于表示学习的知识图谱链接预测算法)
A.特定领域知识图谱知识推理方案:知识图谱推理算法综述[一](基于距离的翻译模型:TransETransHTransRTransHTransARotatE)
A.特定领域知识图谱知识推理方案:知识图谱推理算法综述[五]-GeniePath会自动过滤多度“邻居“的图神经网络算法。
A.特定领域知识图谱知识推理方案:知识图谱推理算法综述[四](基于图传播的模型:node2vecGCNGraphsageGeniePath等)算法汇总和应用场景归纳