原创 【Embedding】Airbnb：實時個性化搜索排序

今天學習的是一篇 2018 年的工業論文《Real-time Personalization using Embeddings for Search Ranking at Airbnb》，介紹的是 Word2Vec 在 Airbn

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原创 【Graph Embedding】Word2Vec：詞嵌入詳解

Introduction Word2Vec 是 Google 在 2013 年開源的一個詞向量（Word Embedding）計算工具，其用來解決單詞的分佈編碼問題，因其簡單高效引起了工業界和學術界極大的關注。 我們先嚐試着回答幾

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原创 【Graph Embedding】GloVe：如何從大規模語料中快速訓練詞向量

1. Introduction 今天學的論文是斯坦福大學 2014 年的工作《GloVe: Global Vectors for Word Representation》，在當時有兩種主流的 Word Embedding 方式，一

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原创 【Graph Embedding】LINE：大規模信息網絡的嵌入方法

今天的這篇論文是 MSRA 2015 年的工作——《LINE: Large-scale Information Network Embedding》，截至目前共有 1900 多引用，主要的是如何在大尺度網絡中應用 Embeddin

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原创 【GNN】GN：更通用的 GNN 架構

今天學習的是 DeepMind 2018 年的工作《Relational inductive biases, deep learning, and graph network》，目前超 500 次引用。這篇論文是 DeepMind

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原创 【GNN】NLNN：self-Attention 的泛化框架

今天學習的是 CMU 和 Facebook 的同學 2017 年的工作《Non-local Neural Networks》，發表於 CVPR 18，作者王小龍，導師是何凱明老師，這篇論文的截止目前的引用量有 1100 多次。

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原创 【GNN】PinSAGE：GCN 在工業級推薦系統中的應用

今天學習的是 Pinterest 和斯坦福大學 2018 年合作的論文《Graph Convolutional Neural Networks for Web-Scale Recommender Systems》，目前有 200

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原创 【GNN】GAT：Attention 在 GNN 中的應用

今天學習的是劍橋大學的同學 2017 年的工作《GRAPH ATTENTION NETWORKS》，目前引用數量超過 1100 次。 Attention 機制在 NLP CV 等領域被廣泛應用，其可以幫助模型對輸入數據賦予不同的權

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原创 【GNN】R-GCN：GCN 在知識圖譜中的應用

關注公衆號跟蹤最新內容：阿澤的學習筆記。 今天學習的是阿姆斯特丹大學 Michael Schlichtkrull 大佬和 Thomas N. Kipf 大佬於 2017 年合作的一篇論文《Modeling Relational

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原创 【GNN】MPNN：消息傳遞神經網絡

今天學習的是谷歌大腦的同學 2017 年的工作《Neural Message Passing for Quantum Chemistry》，也就是我們經常提到的消息傳遞網絡（Message Passing Neural Netwo

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原创 【Code】OGB：圖機器學習的基準測試數據集

1.OGB 1.1 Overview Open Graph Benchmark（以下簡稱 OGB）是斯坦福大學的同學開源的 Python 庫，其包含了圖機器學習（以下簡稱圖 ML）的基準數據集、數據加載器和評估器，目的在於促進可擴

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原创 【GNN】WL-test：GNN 的性能上界

今天學習斯坦福大學同學 2019 年的工作《HOW POWERFUL ARE GRAPH NEURAL NETWORKS?》，這也是 Jure Leskovec 的另一大作。 我們知道 GNN 目前主流的做法都是通過迭代地對鄰居進

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原创 【GNN】Diff Pool：網絡圖的層次化表達

今天學習的是斯坦福大學的同學 2018 年的工作《Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling》，目前共有 140 多次引用。 目前，

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原创 【GNN】JK-Net：深層 GNN 架構

今天學習的是 MIT 同學 2018 年的論文《Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks》，發表於 ICML，目前共有 140 多次引用。

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原创 【GNN】NGCF：捕捉協同信號的 GNN

今天學習的是新加坡國立大學和中國科技大學同學合作的論文《Neural Graph Collaborative Filtering》，發表於 2019 年 ACM SIGIR 會議。 Embedding 向量是現代推薦系統的核心，但

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