属性约简matlab代码图嵌入技术 它提供了一些基于无任务或特定于任务的直觉的有趣的图形嵌入技术。 目录 1.1。 1.2。 2.1。 2.2。 3.1。 3.2。 3.3。 3.4。 3.5。 1.纯网络嵌入 1.1。 节点邻近关系 DeepWalk：在线学习社交代表（KDD'14）。 LINE：大规模信息网络嵌入（WWW'15）。 node2vec：网络的可伸缩功能学习（KDD'16）。 注意您的步骤：通过图注解学习节点嵌入（NIPS'18）。 深度图Infomax（ICLR'19）。 1.2。 结构认同 struc2vec：从结构标识中学习节点表示（KDD'17）。 通过扩散小波（KDD'18）学习结构节点嵌入。 2.属性网络嵌入 2.1属性向量 标签通知属性网络嵌入（WSDM'17）。 加速属性网络嵌入（SDM'17）。 图的深度高斯嵌入：通过排名的无监督归纳学习（ICLR'18）。 2.2。 文字内容 具有富文本信息的网络表示学习（IJCAI'15）。 CANE：用于关系建模的上下文感知网络嵌入（ACL'17）。 用于文本网络嵌入的扩散图（NIPS'18）。 3.图神经网络

A Structured Self-attentive Sentence Embedding

自己的算法 建立元路径挖掘算法 从 mps-between-instances-per_startnode cd neo4j-graph-algorithms && mvn clean install 将graph-....jar复制到plugins文件夹 将数据导入Neo4j 使用将两个不同的Wikidata转储导入到neo4j实例中 安装内置的neo4j-graph-algorithms插件 允许执行插件 将Wikidata类的层次结构映射到节点 从检出multiTypesConversion 运行层次算法 运行算法以将类型从类复制到实例 清理数据 移除测试标签 删除所有类型为！=实体的节点 我在t_1和t_2上的元路径 将/ tmp / between_instances从docker容器挂载到本地文件系统 可选：负荷图 运行挖掘算法 TODO：使用转换的元路径构建训练示例

A Survey on Heterogeneous Graph Embedding: Methods, Techniques, Applications and Sources 异构图 (HG) 也称为异构信息网络，在现实世界中无处不在；因此，HG 嵌入旨在在低维空间中学习表示，同时保留下游任务（例如，节点/图分类、节点聚类、链接预测）的异构结构和语义，近年来引起了相当大的关注。在本次调查中，我们对 HG 嵌入方法和技术的最新发展进行了全面审查。我们首先介绍了 HG 的基本概念，并讨论了与同构图表示学习相比，HG 嵌入的异质性带来的独特挑战；然后我们根据他们在学习过程中使用的信息系统地调查和分类最先进的 HG 嵌入方法，以解决 HG 异质性带来的挑战。特别是对于每一种有代表性的HG嵌入方法，我们都进行了详细的介绍，并进一步分析了其优缺点；同时，我们还首次探索了不同类型的 HG 嵌入方法在现实工业环境中的变革性和适用性。此外，我们进一步介绍了几个广泛部署的系统，这些系统已经证明了 HG 嵌入技术在解决具有更广泛影响的实际应用问题方面的成功。为了促进该领域的未来研究和应用，我们还总结了开源代码、现有图学习平台和基准数据集。最后，我们探讨了 HG 嵌入的其他问题和挑战，并预测了该领域的未来研究方向。

最新的USB4 Gen 3 TP3 Embedding 文件供大家参考！

最新的USB4 Gen 2 TP3 Embedding文件， 大家参考下！

这篇论文是讲述基于协同过滤，因式分解和embedding的托攻击检测

图书分类代码不同的embedding

Learning low-dimensional embeddings of knowledge graphs is a powerful approach used to predict unobserved or missing edges between entities. However, an open challenge in this area is developing techniques that can go beyond simple edge prediction and handle more complex logical queries, which might involve multiple unobserved edges, entities, and variables. For instance, given an incomplete biological knowledge graph, we might want to predict what drugs are likely to target proteins involved with both diseases X and Y?—a query that requires reasoning about all possible proteins that might interact with diseases X and Y. Here we introduce a framework to efficiently make predictions about conjunctive logical queries—a flexible but tractable subset of first-order logic—on incomplete knowledge graphs. In our approach, we embed graph nodes in a low-dimensional space and represent logical operators as learned geometric operations (e.g., translation, rotation) in this embedding space. By performing logical operations within a low-dimensional embedding space, our approach achieves a time complexity that is linear in the number of query variables, compared to the exponential complexity required by a naive enumeration-based approach. We demonstrate the utility of this framework in two application studies on real-world datasets with millions of relations: predicting logical relationships in a network of drug-gene-disease interactions and in a graph-based representation of social interactions derived from a popular web forum.

利用Twitter短文本，在训练词向量时融合进词语考虑带有的情感，得到带有情感信息的词向量。所用模型为SSWE，压缩包内包含三个文本文档：SSWE-h.txt、SSWE-r.txt、SSWE-u.txt。另，训练得到的词向量维度为50.