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SR-GNN: [AAAI 2019] “基于会话的推荐中应用图形神经网络”的源码与数据集

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简介：
SR-GNN是一个应用于基于会话的推荐系统中的图形神经网络框架，该模型于2019年在AAAI会议上发表。本文档提供了其源代码和相关数据集的访问途径，为研究人员提供便捷的研究支持。 人工神经网络纸质数据和代码是AAAI 2019论文的配套资源。我们已经在Tensorflow和Pytorch框架中实现了我们的方法，并提供了两个用于实验的数据集。 下载并解压后，您可以将这些文件放置在名为datasets/ 的目录下。此外，在该目录内还有一个较小的数据集sample，可用于测试代码是否正确运行。 为了开始使用数据，请先运行位于datasets/ 目录下的preprocess.py 文件进行预处理操作： cd datasets python preprocess.py --dataset=sample

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  • SR-GNN: [AAAI 2019] “基于会话的推荐中应用图形神经网络”的源码与数据集
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    SR-GNN是一个应用于基于会话的推荐系统中的图形神经网络框架，该模型于2019年在AAAI会议上发表。本文档提供了其源代码和相关数据集的访问途径，为研究人员提供便捷的研究支持。 人工神经网络纸质数据和代码是AAAI 2019论文的配套资源。我们已经在Tensorflow和Pytorch框架中实现了我们的方法，并提供了两个用于实验的数据集。 下载并解压后，您可以将这些文件放置在名为datasets/ 的目录下。此外，在该目录内还有一个较小的数据集sample，可用于测试代码是否正确运行。 为了开始使用数据，请先运行位于datasets/ 目录下的preprocess.py 文件进行预处理操作： cd datasets python preprocess.py --dataset=sample
     
  • 推荐的图神经网络（GNN）论文
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    本简介梳理并推荐了一系列关于图神经网络(GNN)的研究论文，旨在帮助读者快速了解该领域的最新进展和核心方法。 这段文字介绍了我学习图神经网络过程中阅读的一些论文，并强烈推荐给想要入门或深入了解图神经网络的朋友进行阅读。
     
  • Python-GNN图形神经网络
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    Python-GNN是一种利用Python编程语言实现的图形神经网络工具或库，它为处理图数据和开发相关应用提供了强大支持。 图形神经网络（GNN）在分子应用领域表现突出，因为可以将分子结构以图的形式进行表示。其独特优势在于能够高效地建模系统内对象之间的关系与交互作用。除了应用于分子研究外，GNN还在网络分析和物理模型构建等领域展现出广泛的应用潜力。
     
  • 图神经网络(GNN)代码详解
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    本书籍或文档深入解析了图神经网络（GNN）的核心原理与实践应用，通过详实的代码示例带领读者逐步掌握GNN的设计、实现及优化技巧。 图神经网络（GNN）是一种专门用于处理图数据的深度学习模型，能够对节点、边或整个图进行建模，并从中提取结构特征和内在信息。其核心机制是通过消息传递的方式让每个节点不断更新自身的表示向量：它会收集并整合相邻节点的信息来改进自己的状态描述。 在GNN相关的代码包中通常会有两个重要组成部分：“embedding” 和 “edge”。 1. **Embedding** 代表的是节点嵌入，即图中的每一个点都会被映射为一个低维的特征向量。这一过程旨在捕获每个节点本身的属性信息及其与其他节点的关系模式。 2. **Edge** 文件则通常包含边的信息，描述了节点之间的连接方式（有向或无向）以及它们之间关系强度的权重。 GNN的具体操作步骤如下： 1. **初始化**：为图中的每一个点分配初始特征向量，这可以基于已知属性或者随机生成。 2. **消息传递**：在每一层中，每个节点会从其相邻节点接收信息，并通过某种函数（如加权平均、矩阵乘法等）处理这些信息以形成“消息”。 3. **聚合操作**：将所有邻居的“消息”进行汇总，例如采用求和或取平均的方法。 4. **更新特征表示**：基于上述步骤生成的新“消息”，每个节点会通过非线性激活函数（如ReLU）来调整自身的状态向量。 5. **迭代过程**：重复以上操作直至满足特定的层数要求或者达到收敛条件。 GNN的应用场景广泛，包括但不限于社交网络分析、推荐系统以及化学分子结构预测等领域。此外，还有多种类型的图神经网络模型可供选择，例如GCN和GAT等，每种都有其独特的特性来适应不同的需求与挑战。 该代码包可能涵盖了构建GNN架构、处理图数据集、训练及验证过程的实现细节，并提供了生成节点嵌入的方法示例。这对于希望深入研究并应用图神经网络技术的人来说是一个非常有价值的资源。
     
  • 基于Python的图神经网络在异构图表示学习与推荐中的应用研究.zip
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    本研究探讨了利用Python开发的图神经网络技术，在处理复杂异构图数据时的应用潜力及其对提升个性化推荐系统效能的作用。通过深入分析，论文展示了如何有效结合图神经网络和异构图表示学习方法来优化推荐算法，为推荐系统的未来发展方向提供了新的视角与可能路径。 资源包含文件：设计报告（word格式）、源码及数据、项目截图。研究内容基于图神经网络的异构图表示学习和推荐算法，包括两种主要方法： 1. 基于对比学习的关系感知异构图神经网络 (Relation-aware Heterogeneous Graph Neural Network with Contrastive Learning, RHCO)。 2. 基于图神经网络的学术推荐算法(Graph Neural Network based Academic Recommendation Algorithm, GARec)。 详细设计内容请参考相关文献或博客文章。
     
  • 基于Python的GNN图神经网络故障诊断代码
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    本项目采用Python语言实现基于图神经网络（GNN）的故障诊断系统，旨在通过分析复杂系统的图形结构数据来精准定位和预测潜在故障。 本段落提出了一种基于图神经网络（GNN）的故障诊断框架，该框架使用了PyTorch和PyTorch Geometrics工具包。整个框架分为数据预处理以及基于GNN的故障诊断与预测两个主要部分。 在数据预处理阶段，该框架提供了三种构建时间序列图的方法：KNNGraph、RadiusGraph 和 PathGraph。这些方法有助于捕捉数据中的空间特征及其相互关系。 到了基于GNN的故障诊断和预测阶段，框架结合了节点分类及图分类回归等任务与实际故障诊断和预测需求，并设计了一套相应的架构。通过这种方法，该框架能够更好地处理样本或多个传感器之间的空间特性，从而提高故障诊断和预测的效果。 这种利用图结构特性的基于GNN的方案为解决故障诊断和预测问题提供了一个新颖且有效的途径，它克服了传统方法在捕捉数据中关联信息及应对空间特征方面的局限性。
     
  • 图数据集与图神经网络在深度学习中的应用
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    本研究探讨了图数据集及其在图神经网络中的应用，深入分析这些技术如何推动深度学习领域的发展和创新。 近年来，在深度学习领域对图方向的任务越来越重视，并通过利用图神经网络来挖掘现实生活中各种可以用图形表示的事物（如社交网络、论文引用关系、分子结构）等，以实现更好的数据表示并提高下游任务的性能。 在这些研究中，图数据集扮演着至关重要的角色。它们由一些点和线组成，用于表达实体之间的相互联系：其中点代表的是实体本身，而连接各节点的线则代表着相应的关系。例如，在一个图形模型里，“v”可以表示顶点（即单个实体），“e”为边（体现两个或多个实体间的关联）；整张图通常用“u”来标识。 在深度学习的应用中，以下是一些常用的图数据集：Cora、Citeseer (简写为 Cite)、Pubmed、DBLP、ACM、AMAP、AMAC、Corafull（完整的 Cora 数据集）、WIKI、BAT 和 EAT。每个点和边都携带着特定的信息或属性，这些信息有助于更深入地理解图结构及其应用价值。 以上是深度学习研究中常用的11个图形数据集合的概览。
     
  • CVPR 2020会议中关于图神经网络(GNN)的五篇相关论文
    优质
    本简介总结了CVPR 2020会议上与图神经网络（GNN）相关的五篇重要论文。这些研究涵盖了从图像到场景图、点云及视频等不同领域的应用，展示了GNN在计算机视觉中的强大潜力和广泛应用前景。 本段落继续为大家整理了五篇CVPR 2020年关于图神经网络（GNN）的论文，涵盖行为识别、少样本学习、仿射跳跃连接、多层GCN和3D视频目标检测等领域，供读者参考。
     
  • 在AAAI 2021上关于序列推荐（SR）的五篇论文
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    本简介总结了AAAI 2021会议上关于序列推荐(SR)的五篇精选论文，涵盖了新颖算法、模型优化及应用场景等多个方面，为该领域的研究者提供了宝贵的参考。 近期AAAI 2021的所有论文列表已经公布，在这些被接受的论文中，有关序列推荐（Sequential Recommendation, SR）的研究有很多。近年来，诸如时间行为分析、冷启动序列推荐以及线上实时推理机制等一系列前沿方法与应用受到了广泛关注，使得序列推荐成为当前一个热门的话题。
     
  • 图神经网络(GNN) WSDM 2020.zip
    优质
    这段资料包包含了关于图神经网络（GNN）的相关研究内容，具体聚焦于2020年WSDM会议上的论文和资源。适合对图论和深度学习结合感兴趣的学者和技术人员研究使用。 第13届国际互联网搜索与数据挖掘会议（WSDM 2020）将于2020年2月3日至7日在美国休斯敦召开。该会议由CCF推荐，属于B类国际学术会议，并且得到了SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会的支持。在互联网搜索与数据挖掘领域内，WSDM享有较高的学术声誉。此次会议上共收到了615篇长文投稿，最终仅91篇文章被录用，录取率约为15%。