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图嵌入综述 (arxiv 1709.07604) 译文第一、二章
原文:A Comprehensive Survey of Graph Embedding: Problems, Techniques and Applications (arxiv 1709.07604) 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 自豪地采用谷歌翻译 一、引言 图自然存在于各种各样的现实世界场景中,例如,社交媒体网络中的社交图/扩散图,研究领域中的引用图,电子商务区中的用户兴趣图,知识图等。
揭秘工业级大规模GNN图采样
互联网下的图数据纷繁复杂且规模庞大,如何将GNN应用于如此复杂的数据上呢?答案是图采样。结合阿里巴巴开源的GNN框架Graph-Learn(https://github.com/alibaba/graph-learn),本文重点介绍GNN训练过程中的各种图采样和负采样技术。
图数据库爱好者的聚会在谈论什么?
上周六,一群图数据库爱好者聚集在 Nebula Graph 总部,谈论了图数据库的…
阿里妈妈首次公开新一代智能广告检索模型,重新定义传统搜索框架
阿里妈妈提出一种超出关键词和相关性的搜索框架:电子商务搜索中的个性化广告检索框架。这个新的搜索广告智能检索模型引入用户行为异构图挖掘、机器学习等相关技术,通过模型学习的方式智能构建索引,解决了传统搜索广告检索系统不能解决的种种痛点。
图计算服务六大应用场景
随着大数据时代的到来,图计算在处理海量关系数据上的优势也越来越明显,在商品推荐、社交网络、金融风控、网络安全等场景上应用也日趋广泛。
《大数据分析原理与实践》——1.5 全书概览
本节书摘来自华章计算机《大数据分析原理与实践》一书中的第1章,第1.5节,作者 王宏志,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
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