异构信息网络-初步了解

中值过滤代码matlab 新ACF 这是文件的实现。 如果您使用此代码，请参考我们的论文，并且本文的参考文献是： @inproceedings{han2018aspect, title={Aspect-Level Deep Collaborative Filtering via Heterogeneous Information Networks.}, author="Han, Xiaotian and Shi, Chuan and Wang, Senzhang and Philip, S Yu and Song, Li", booktitle={IJCAI}, pages={3393--3399}, year={2018} } 要求 Python 3.6 Tensorflow 1.2.1 docopt 0.6.2 numpy的1.13.3 斯克莱恩0.18.1 熊猫0.20.1 scipy 1.0.0 怎么跑 解压缩dataset.7z 使用Matlab代码计算方面级别相似度矩阵 使用python代码acf.py运行模型 例子： python ./acf.py ../dataset/

基于动态异构信息网络的时序关系预测

【CIKM2019教程】深度异构信息网络分析的最新发展（北邮石川教授）。现实中的很多场景包含异构的信息，而大多数当代研究将它们建模为同构网络，并没有区分异构信息。近期，越来越多的研究者开始用异构信息网络（HIN）建模信息来解决数据异构性。本文介绍北邮石川教授在CIKM2019中关于深度异构信息网络分析的教程。

HINPy：适用于Python的异构信息网络 简而言之： HINPy是适用于异构信息网络（带有彩色节点和边缘的图形）的python工作台，适用于分析推荐系统（准确性，多样性，相似性）以及其他领域（例如生态学，科学计量学，社交网络）中的网络表示形式分析）。 HINPy是一个框架，可为拓扑数据（通过不同关系连接/相关的不同类型的实体）提供灵活的本体，并允许提取度量（相似性，距离），希尔伯特（嵌入相对顺序的空间）和贝叶斯算法（经验分布和分配）结构。 它还提供[实验]功能，以使用经典的Recommender系统执行推荐，并使用经典的多样性指标评估推荐。 还实验性的是提取分配和汇总的时间序列，例如多样性度量。 请引用我们。 大多数定义和计算取自： Ramaciotti Morales，体育，Lamarche-Perrin，河，Fournier-S'Niehotta，河，Poulain，河，

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张量法在动态异构信息网络中的多类型社区发现

异构信息网络挖掘原理与方法，不带书签，清晰版。