从近期两篇论文看大规模商品图嵌入
©PaperWeekly 原创 · 作者｜桑运鑫 学校｜上海交通大学硕士生 研究方向｜图神经网络在金融领域的应 用 GATNE 论文标题： Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network 论文来源： KDD 2019 论文链接： https://arxiv.org/abs/1905.01669 代码链接： https://github.com/THUDM/GATNE 这篇论文提出了一种在 Attributed Multiplex Heterogeneous Network 上进行嵌入学习的框架 GATNE，该框架同时支持转导式学习（transductive learning）和归纳式学习（inductive learning），在 Amazon，Youtube，Twitter 和 Alibaba 四个数据集上取得显著提升。 相比于传统的只有一种边或只有一种节点的图，Attributed Multiplex Heterogeneous Network（AMHEN）中包含多种节点，多种边，每种节点都有不同的属性，各种类型的图有代表性的嵌入方法如下表所示。 AMHEN 有以下几个问题： 每对节点之间可能有多种类型的边，需要对每种关系都学习不同的表示。 很多图嵌入方法都是转导式学习