LOCTriples 中国城市信息知识图谱，包含中国所有县级以上城市三元组信息，共18534个三元组 格式如下所示： 以丰台区为例 丰台区#区人大主任#李昌安 丰台区#所属地区#中国北京市 丰台区#地理位置#北京市中心城区的南部 丰台区#车牌代码#京 丰台区#行政代码#110106 丰台区#机场#北京南苑机场，北京新机场等 丰台区#气候条件#暖温带半湿润季风型气候 丰台区#区委书记#汪先永 丰台区#火车站#北京南站、北京西站等 丰台区#行政区类别#市辖区 丰台区#下辖地区#丰台街道、卢沟桥乡、南苑街道等 丰台区#区政协主席#刘宇 丰台区#电话区号#010 丰台区#面积#305.87平方千米 丰台区#人口#225.5万（2016年） 丰台区#区长#冀岩 丰台区#著名景点#卢沟桥、宛平城、北京园博园、世界花卉大观园、北宫国家森林公园 丰台区#GDP#1262.6亿元（2016年） 丰台区#方言

Social-STGCNN：用于人类轨迹预测的社会时空图卷积神经网络 阿卜杜拉·穆罕默德·昆茜 Mohamed Elhoseiny **，Christian Claudel ** **平等建议 阅读全文，在 社会-STGCNN 我们提出了社会时空图卷积神经网络（Social-STGCNN），该模型将人类轨迹预测问题建模为时空图。 我们的结果表明，与先前报道的方法相比，最终位移误差（FDE）较现有技术提高了20％，平均位移误差（ADE）的改进比参数减少了8.5倍，推理速度提高了48倍。 此外，我们的模型具有较高的数据效率，仅使用20％的训练数据就超出了ADE指标上的现有技术水平。 我们提出了一个核函数，将行人之间的社交互动嵌入邻接矩阵中。 仅使用7.6K参数，我们的模型推断速度为0.002s /帧（500Hz）。 Citaion 您可以使用以下方法引用我们的论文： @inprocee

Heterogeneous Information Network 传统的同构图（Homogeneous Graph）中只存在一种类型的节点和边，当图中的节点和边存在多种类型和各种复杂的关系时，再采用Homo的处理方式就不太可行了。这个时候不同类型的节点具有不同的特征，其特征可能落在不同的特征空间中，如果仍然共享网络参数、同样维度的特征空间，又或者尝试将异构图映射到同构图中，根本无法学习到“异构”的关键，即无法探索到不同节点之间，监督标签之间的联系，而这又是十分重要的。 如上图著名的异构例子，学术网络图，它包含“论文”paper、“作者”author、“会议”venue和“机构”org等节点类

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作为 Neo4j Graph 的令人敬畏的公共数据集

基于C++模板，用邻接矩阵的方式，实现了基本的Graph(map)的构建，并实现了深度优先搜索和广度优先搜索，同时加入了测试用的数据读入和写入函数，便于调试和在本代码基础上进行进一步扩充。

HiAGM：层次结构文本分类的层次结构感知全局模型 该存储库实现了层次结构感知的结构编码器，用于标签空间和文本特征之间的相互交互。 这项工作已被接受为ACL 2020中的长篇论文《的》。该存储库中提出了NYTimes（《纽约时报》）和WoS（Web of Science）的数据集拆分。 层次感知全局模型 具有层次结构意识的全局模型利用预先定义的层次结构的先验知识改进了常规文本分类模型。 项目文件夹由以下部分组成： config：配置文件（json格式） 数据：数据目录，可以在配置文件中更改（带有示例数据） data_modules：数据集/ DataLoader /整理器/ Vocab 助手：配置/ Hierarchy_Statistic /记录器/实用工具 模型：StructureModel / EmbeddingLayer / TextEncoder / TextPropaga

java版数据结构 图的各类算法，包括邻接矩阵和邻接表两种存储结构

Graph_Databases_2e_Neo4j书籍PDF版，提供Neo4j的学习

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