搜索 - 腾讯云开发者社区-腾讯云

文章/答案/技术大牛

发布

来自专栏算法工程师的养成之路
Connecting language and knowledge with heterogeneous representations for neural relation extraction
Connecting language and knowledge with heterogeneous representations for neural relation extraction Problem Contribution In this paper, a Heterogeneous REpresentations for neural Relation Extraction(HRERE) of Reference Connecting language and knowledge with heterogeneous representations for neural relation extraction
63900发布于 2019-04-18
来自专栏超然的博客
HEER-Easing Embedding Learning by Comprehensive Transcription of Heterogeneous Information Networks
这篇KDD’18的文章，没有按照常规的方法将所有的node嵌入到同一的空间，因为文章提出 node 因为连接的 edge 类型（type）不同，存在不兼容（incompatibility）的特性，所以最好能够根据不同的edge type来定义不同度量空间（metric space），保持同一个度量空间下，node的兼容性。
82910发布于 2018-12-28
来自专栏图与推荐
KDD19开源论文 Heterogeneous Graph Neural Network
Heterogeneous Graph Neural Network ? 背景介绍文章核心思想？文章针对异构图网络进行建模，得到每个节点的向量表示。 Neighbors（挑战一）特征编码：Encoding Heterogeneous Contents（挑战二）聚合邻居：Aggregating Heterogeneous Neighbors（挑战三）最后，根据目标函数进行优化，进行训练和预测 Sampling Heterogeneous Neighbors（挑战一）挑战一：对异构图如何采样？同种类型的邻居放在了一起，邻居信息可以聚合 Encoding Heterogeneous Contents（挑战二）挑战二：对不同类型的特征怎样进行编码？ Aggregating Heterogeneous Neighbors（挑战三）挑战三：对不同类型的节点如何聚合？
1.3K30发布于 2020-05-09
来自专栏大鹅专栏：大数据到机器学习
HIN 异构信息网络(Heterogeneous Information Network)
异构/同构信息网络(Heterogeneous/homogeneous information Network) 如果|A| > 1 或者 |R| > 1 ，则该信息网络为异构信息网络，或简称为异构网络
1.9K21发布于 2021-06-15
来自专栏蓝里小窝
阅读笔记 | Distributed Inference with Deep Learning Models across Heterogeneous Edge Devices
Li, “Distributed Inference with Deep Learning Models across Heterogeneous Edge Devices,” in IEEE INFOCOM
38450编辑于 2023-10-15
来自专栏后端技术
【论文】Joint Representation Learning for Top-N Recommendation with Heterogeneous Information Sources
在推荐系统中，最常用的就是用户分数了，它是矩阵协同过滤的基础。但除了分数外，图片、文字等特征也有利于勾勒用户的喜好轮廓。然而，图片、文字、分数的结构不同，难以统一地处理。在此之前，人们的做法无非两种：
99331发布于 2019-06-25
来自专栏以终为始
【论文解读 |资源竞争】TC‘2024 Analysis and Mitigation of Shared Resource Contention on Heterogeneous Multicore
主要是针对异构多核平台上的共享资源争用问题，特别是在增强现实抬头显示（AR-HUD）应用中的实时任务性能优化。
15300编辑于 2025-07-19
来自专栏函数式编程语言及工具
深圳scala-meetup-20180902（3）- Using heterogeneous Monads in for-comprehension with Monad Transformer
scala中的Option类型是个很好用的数据结构，用None来替代java的null可以大大降低代码的复杂性，它还是一个更容易解释的状态表达形式，比如在读取数据时我们用Some(Row)来代表读取的数据行Row，用None来代表没有读到任何数据，免去了null判断。由此我们可以对数据库操作的结果有一种很直观的理解。同样，我们又可以用Either的Right(Row)来代表成功运算获取了结果Row，用Left(Err)代表运算产生了异常Err。对于数据库编程我还是选择了Task[Either[E,Option[A]]]这种类型作为数据库操作运算的统一类型。可以看到这是一个复合类型：首先Task是一个non-blocking的运算结果类型，Either[E,Option[A]]则同时可以处理发生异常、获取运算结果、无法获取结果几种状态。我觉着这样已经足够代表数据库操作状态了。
61620发布于 2018-10-11
来自专栏罗西的思考
TensorFlow 分布式之论文篇 TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Syst
[翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems " 目录 [翻译] TensorFlow 分布式之论文篇 "TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed 按照这个原则，本文主要介绍一篇 TensorFlow 经典论文 TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed 0xFF 参考 TensorFlow 架构 TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems
3.9K20编辑于 2022-05-09
来自专栏人工智能前沿讲习
SFFAI分享 | 纪厚业：Heterogeneous Graph Attention Network【附PPT与视频资料】
本次分享将介绍我们在异质图神经网络上的最新工作 Heterogeneous Graph Attention Network（HAN）。 3、最后，分享者介绍其发表在WWW19上的最新工作Heterogeneous Graph Attention Network。 Heterogeneous Graph Attention Network.
1.8K53发布于 2020-05-11
来自专栏数据分析与挖掘
【论文笔记】Looking GLAMORous: Vehicle Re-Id in Heterogeneous Cameras Networks with Global and Local Atten
解决车辆的可变性需要全局特征来区分形状、颜色或品牌。解决相机可变性需要汽车部件跨方向的局部特征，如大灯、保险杠或贴花。
44220发布于 2020-08-26
来自专栏函数式编程语言及工具
PICE（6）：集群环境里多异类端点gRPC Streaming - Heterogeneous multi-endpoints gRPC streaming
gRPC Streaming的操作对象由服务端和客户端组成。在一个包含了多个不同服务的集群环境中可能需要从一个服务里调用另一个服务端提供的服务。这时调用服务端又成为了提供服务端的客户端了（服务消费端）。那么如果我们用streaming形式来提交服务需求及获取计算结果就是以一个服务端为Source另一个服务端为通过式passthrough Flow的stream运算了。讲详细点就是请求方用需求构建Source，以连接Flow的方式把需求传递给服务提供方。服务提供方在Flow内部对需求进行处理后再把结果返回来，请求方run这个连接的stream应该就可以得到需要的结果了。下面我们就针对以上场景在一个由JDBC,Cassandra,MongoDB几种gRPC服务组成的集群环境里示范在这几个服务之间的stream连接和运算。
85330发布于 2018-09-28
来自专栏小七的各种胡思乱想
AB实验的高端玩法系列1 - AB实验人群定向/HTE/Uplift 论文github收藏
我会在之后的博客中，从CasualTree的第二篇Recursive partitioning for heterogeneous causal effects开始梳理下述方法中的异同。 Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Estimation and inference of heterogeneous treatment effects using random forests. Quasi-Oracle Estimation of Heterogeneous Treatment Effects. arXiv preprint arXiv:1712.04912, 2017. Metalearners for estimating heterogeneous treatment effects using machine learning.
1.8K01发布于 2020-12-19
来自专栏图与推荐
资源 | OpenHINE：异质信息网络嵌入开源工具包
2018 Structural Deep Embedding for Hyper-Networks 源代码： https://github.com/tadpole/DHNE HAN WWW 2019 Heterogeneous https://github.com/dmlc/dgl/tree/master/examples/pytorch/han HeGAN KDD 2019 Adversarial Learning on Heterogeneous Information Network 源代码： https://github.com/librahu/HeGAN HERec TKDE 2018 Heterogeneous Information HERec -特定参数["metapath_list": "pap|psp"] （元路径用"|"划分） HIN2Vec CIKM 2017 HIN2Vec: Explore Meta-paths in Heterogeneous Embedding 源代码： https://github.com/daokunzhang/MetaGraph2Vec RHINE AAAI 2019 Relation Structure-Aware Heterogeneous
1.6K40发布于 2020-07-13
来自专栏炼丹笔记
看了很多负采样的论文，最后我选择不采样了。
作者：一元，四品炼丹师 Efficient Heterogeneous Collaborative Filtering without Negative Sampling for Recommendation 然而，这么做会导致有两方面的问题没有被考虑仔细：负采样会带来较大的波动；基于采样的方法很难获得最优的排序结果；尽管heterogeneous的反馈在许多在线系统中被广泛使用，(例如view,click ,purchase),大多数现有的方案只会使用用户的一种反馈，例如购买等；本文提出了一个新的非采样的迁移学习解决方案，我们称其为 Efficient Heterogeneous Collaborative 广义上，heterogeneous collaborative filtering有一个目标需要优化，我们将其表示为, 而Heterogeneous CF就是为了估计的概率，商品会以分数下降的顺序进行排序 EHCF比NCF和NMTR在单个行为数据以及heterogeneous数据上的效果都好； 4. 解决数据稀疏问题 ? 使用其它的信息可以缓解数据标签稀疏的问题（例如购买等）; 5. 参数的影响 ?
2.3K10发布于 2021-05-14
来自专栏春天和爱情の樱花
知识图谱学习资料汇总
事件抽取 (1)知乎：聊聊“事件抽取” https://zhuanlan.zhihu.com/p/27840591 异构信息网络异构信息网络：Heterogeneous Information Networks (1)paper: 2007HeteSim: A General Framework for Relevance Measure in Heterogeneous Networks. https:// arxiv.org/pdf/1309.7393.pdf (2)paper: 2011PathSim: Meta Path-Based Top-K Similarity Search in Heterogeneous Information Networks. (3)paper: 2016Avgsim: Relevance Measurement on Massive Data in Heterogeneous Networks . (4)paper: 2016Meta Structure— Computing Relevance in Large Heterogeneous Information Networks. (5)paper
87810编辑于 2022-09-22
来自专栏图与推荐
综述 | 异质图嵌入综述: 方法、技术、应用和资源
论文地址：https://arxiv.org/abs/2011.14867 1 论文简介异质图（Heterogeneous Graph, HG）也称为异质信息网络（Heterogeneous Information 异质图嵌入(Heterogeneous Graph Embedding, HGE)，旨在在低维的空间中学习节点表示，同时保留异质结构和语义用于下游任务（例如，节点/图分类，节点聚类，链接预测），在近年来受到了广泛的关注 Swami, “metapath2vec: Scalable representation learning for heterogeneous networks,” in KDD, 2017. Yu, “Heterogeneous graph attention network,” in WWW, 2019. [4] C. Zhang, D. Song, C. Huang, A. Chawla, “Heterogeneous graph neural network,” in KDD, 2019. [5] T. Chen and Y.
4.4K11发布于 2020-12-29
来自专栏秋枫学习笔记
NIPS 2022 推荐系统，因果效应论文集锦
NLP Model Behavior【CEBaB：估计真实世界概念对NLP模型行为的因果关系】 An Adaptive Kernel Approach to Federated Learning of Heterogeneous 】 Partial Identification of Treatment Effects with Implicit Generative Models Debiased Causal Tree: Heterogeneous 去偏因果树：未测量混淆的异质治疗效果评估】 Sample Constrained Treatment Effect Estimation【样本约束的干预效果估计】 Transfer Learning on Heterogeneous Feature Spaces for Treatment Effects Estimation【基于异质特征空间的迁移学习用于干预效果评估】 Benchmarking Heterogeneous Treatment
75440编辑于 2023-01-30
来自专栏Reinvent Data Science
Milvus 2.3 Accelerates AI-Powered Applications With GPU Support
Heterogeneous (CPU + GPU) computing massively improves the performance of real-time recommendation engines Milvus is the first vector database to support heterogeneous compute, and the latest Milvus release brings “Heterogeneous compute is the key to delivering the processing performance required for AI-powered applications “Support for NVIDIA GPUs in the latest version of Milvus will bring huge benefits of heterogeneous compute
43410编辑于 2023-08-26
来自专栏海边的拾遗者
推荐算法最前沿 | KDD 2020推荐算法论文一览（内附下载链接）
An Efficient Neighborhood-based Interaction Model for Recommendation on Heterogeneous Graph 【Amazon】 A Dual Heterogeneous Graph Attention Network to Improve Long-Tail Performance for Shop Search in E-Commerce Gemini: A Novel and Universal Heterogeneous Graph Information Fusing Framework for Online Recommendations SimClusters: Community-Based Representations for Heterogeneous Recommendations at Twitter 【Twitter】 4 Meta-learning on Heterogeneous Information Networks for Cold-start Recommendation 论文：https://ink.library.smu.edu.sg
3.1K32发布于 2020-11-17

第 2 页第 3 页第 4 页第 5 页第 6 页第 7 页第 8 页第 9 页第 10 页第 11 页

点击加载更多

Connecting language and knowledge with heterogeneous representations for neural relation extraction

HEER-Easing Embedding Learning by Comprehensive Transcription of Heterogeneous Information Networks

KDD19开源论文 Heterogeneous Graph Neural Network

HIN 异构信息网络(Heterogeneous Information Network)

阅读笔记 | Distributed Inference with Deep Learning Models across Heterogeneous Edge Devices

【论文】Joint Representation Learning for Top-N Recommendation with Heterogeneous Information Sources

【论文解读 |资源竞争】TC‘2024 Analysis and Mitigation of Shared Resource Contention on Heterogeneous Multicore

深圳scala-meetup-20180902（3）- Using heterogeneous Monads in for-comprehension with Monad Transformer

TensorFlow 分布式之论文篇 TensorFlow : Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Syst

SFFAI分享 | 纪厚业：Heterogeneous Graph Attention Network【附PPT与视频资料】

【论文笔记】Looking GLAMORous: Vehicle Re-Id in Heterogeneous Cameras Networks with Global and Local Atten

PICE（6）：集群环境里多异类端点gRPC Streaming - Heterogeneous multi-endpoints gRPC streaming

AB实验的高端玩法系列1 - AB实验人群定向/HTE/Uplift 论文github收藏

资源 | OpenHINE：异质信息网络嵌入开源工具包

看了很多负采样的论文，最后我选择不采样了。

知识图谱学习资料汇总

综述 | 异质图嵌入综述: 方法、技术、应用和资源

NIPS 2022 推荐系统，因果效应论文集锦

Milvus 2.3 Accelerates AI-Powered Applications With GPU Support

推荐算法最前沿 | KDD 2020推荐算法论文一览（内附下载链接）

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐