JavaShuo
欄目
標籤
HEER-Easing Embedding Learning by Comprehensive Transcription of Heterogeneous Information Networks
時間 2020-08-18
標籤
heer
easing
embedding
learning
comprehensive
transcription
heterogeneous
information
networks
简体版
原文
原文鏈接
來源:KDD 2018 原文: HEER code: https://github.com/GentleZhu/HEER 注: 如有錯誤,歡迎指正 這篇KDD’18的文章,沒有按照常規的方法將全部的node嵌入到同一的空間,由於文章提出 node 由於鏈接的 edge 類型(type)不一樣,存在不兼容(incompatibility)的特性,因此最好可以根據不一樣的edge type來定義不
>>阅读原文<<
相關文章
1.
HEER-Easing Embedding Learning by Comprehensive Transcription of Heterogeneous Information Networks
2.
【論文解讀 KDD 2018 | HEER】Easing Embedding Learning by Comprehensive Transcription of HIN
3.
【論文筆記】Embedding of Embedding (EOE) : Joint Embedding for Coupled Heterogeneous Networks
4.
論文筆記《HetETA: Heterogeneous Information Network Embedding for Estimating Time of Arrival》
5.
Paper Notes: A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
6.
metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks
7.
論文閱讀《SHINE: Signed Heterogeneous Information Network Embedding for Sentiment Link Prediction》
8.
【論文筆記】NRL-Heterogeneous Information Network
9.
情感預測SHINE: Signed Heterogeneous Information Network Embedding for Sentiment Link Prediction引介
10.
NRL: network representation learning & NE: network embedding. 相關論文總結
更多相關文章...
•
XSLT
元素
-
XSLT 教程
•
XSLT
元素
-
XSLT 教程
•
JDK13 GA發佈:5大特性解讀
•
Java Agent入門實戰(一)-Instrumentation介紹與使用
相關標籤/搜索
networks
comprehensive
information
heterogeneous
transcription
embedding
learning
embedding+lstm
for...of
for..of
Spring教程
0
分享到微博
分享到微信
分享到QQ
每日一句
每一个你不满意的现在,都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
1.
正確理解商業智能 BI 的價值所在
2.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----LSTM(長短時記憶神經網絡)
3.
解決梯度消失梯度爆炸強力推薦的一個算法-----GRU(門控循環神經⽹絡)
4.
HDU4565
5.
算概率投硬幣
6.
密碼算法特性
7.
DICOMRT-DiTools:clouddicom源碼解析(1)
8.
HDU-6128
9.
計算機網絡知識點詳解(持續更新...)
10.
hods2896(AC自動機)
本站公眾號
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
1.
HEER-Easing Embedding Learning by Comprehensive Transcription of Heterogeneous Information Networks
2.
【論文解讀 KDD 2018 | HEER】Easing Embedding Learning by Comprehensive Transcription of HIN
3.
【論文筆記】Embedding of Embedding (EOE) : Joint Embedding for Coupled Heterogeneous Networks
4.
論文筆記《HetETA: Heterogeneous Information Network Embedding for Estimating Time of Arrival》
5.
Paper Notes: A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
6.
metapath2vec: Scalable Representation Learning for Heterogeneous Networks
7.
論文閱讀《SHINE: Signed Heterogeneous Information Network Embedding for Sentiment Link Prediction》
8.
【論文筆記】NRL-Heterogeneous Information Network
9.
情感預測SHINE: Signed Heterogeneous Information Network Embedding for Sentiment Link Prediction引介
10.
NRL: network representation learning & NE: network embedding. 相關論文總結
>>更多相關文章<<