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CogDL 助力图机器学习的研究与应用.pdf

机器学习

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CogDL 助力图机器学习的研究与应用.pdf

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CogDL：助力图机器学习的研究与应用

岑宇阔

KEG实验室，清华大学计算机系

wxaurl.cn/xwtFOI4RPxl

开课时间：1月10日 20:00

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报告提纲

• 图机器学习简介

– 背景、发展、挑战

• 图神经网络模型基础

– GCN / GraphSAGE / GAT模型

•

图机器学习框架

CogDL

– 简介、基础用法、复现结果、自定义用法

• 图深度学习的前沿研究

– 大规模图、深层网络、自动图机器学习、图基准

为什么要研究图

(Graph)

？

• 图是一种通用的语言，来描述和分析实体和实体

之间的关系

交互。图结构数据无处不在。

社交网络知识图谱 COVID图谱

from Prof. Jie Tang’s slides

图的形式化定义

(1)

• 图 = ( , ) ，| | = N个节点和| | = 条边

: 图(graph) : 节点(vertex) : 边(edge)

图的形式化定义

(2)

• 通常用邻接矩阵 ∈ ℝ

!×!

来表示图结构信息。

•

#,%

> 0表明存在一条节点到的边。

•

若为无向图，

#,%

%,#

0 1 1 0

1 0 1 1

1 1 0 0

0 1 0 0

0 1 0 1

邻接矩阵

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