Гетерогенные графовые нейронные сети

Гетерогенные графовые нейронные сети (ГГНС) - это тип алгоритма машинного обучения, который объединяет графовые нейронные сети и гетерогенные графовые данные. HGNN используются для прогнозирования и поиска взаимосвязей между различными типами данных. Он может распознавать сложные закономерности и корреляции между различными типами данных, что делает его полезным для таких задач, как рекомендательные системы, обнаружение мошенничества и обработка естественного языка.

По сути, гетерогенный граф - это структура данных, состоящая из различных типов узлов и ребер. Узлы представляют сущности, такие как люди, или концепции, такие как объекты или концепции. Грани являются связями между узлами и представляют собой отношения между сущностями. Поскольку однородный граф ограничен одним типом узлов и ребер, гетерогенный граф позволяет создавать гораздо более сложные сетевые структуры.

Чтобы делать прогнозы и находить взаимосвязи, HGNN используют уникальные математические операции. Некоторые из них включают операции объединения по среднему, внимания и объединения на уровне графа. Операция объединения среднего берет среднее значение всех входных узлов и ребер, а операция внимания учитывает важность ребер и узлов. Объединение на уровне графа берет результат операций объединения среднего и внимания и применяет операции на основе графа к данным, чтобы сделать окончательные прогнозы.

Одним из самых больших преимуществ HGNN является то, что они могут работать с различными разнородными наборами данных, не требуя предварительной обработки данных. Это делает их широко применимыми для решения целого ряда задач и типов данных.

Преимуществом HGNN также является масштабируемость. Используя структуру графа и информацию на уровне узлов и ребер, HGNN могут быстро и точно обрабатывать большие массивы данных. Это делает их полезными для задач реального времени, таких как рекомендательные системы.

HGNN становятся все более популярными благодаря своей способности точно обрабатывать широкий спектр типов и структур данных. Они используются в различных приложениях, таких как рекомендательные системы, обнаружение мошенничества, обработка естественного языка и другие прогностические, контролируемые и неконтролируемые задачи.