Mạng lưới thần kinh đồ thị không đồng nhất

Mạng thần kinh đồ thị không đồng nhất (HGNN) là một loại thuật toán học máy kết hợp cả mạng thần kinh đồ thị và dữ liệu đồ thị không đồng nhất. HGNN được sử dụng để đưa ra dự đoán và tìm mối quan hệ giữa các loại dữ liệu khác nhau. Nó có thể nhận ra các mẫu phức tạp và mối tương quan giữa các loại dữ liệu khác nhau, giúp nó hữu ích cho các nhiệm vụ như hệ thống đề xuất, phát hiện gian lận và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Về bản chất, biểu đồ không đồng nhất là một cấu trúc dữ liệu được tạo thành từ các loại nút và cạnh khác nhau. Các nút đại diện cho các thực thể, chẳng hạn như con người hoặc các khái niệm như đối tượng hoặc khái niệm. Các cạnh là các kết nối giữa các nút và thể hiện mối quan hệ giữa các thực thể. Do đồ thị đồng nhất bị giới hạn ở một loại nút và cạnh duy nhất, nên đồ thị không đồng nhất cho phép cấu trúc mạng phức tạp hơn nhiều.

Để đưa ra dự đoán và tìm mối quan hệ, HGNN sử dụng các phép toán độc đáo. Một số trong số này bao gồm các hoạt động gộp trung bình, sự chú ý và gộp ở cấp độ biểu đồ. Hoạt động gộp trung bình lấy giá trị trung bình của tất cả các nút và cạnh đầu vào, trong khi thao tác chú ý tính đến tầm quan trọng của các cạnh và nút. Tính năng tổng hợp ở cấp độ biểu đồ lấy kết quả của các hoạt động tổng hợp mức độ chú ý và trung bình, đồng thời áp dụng các hoạt động dựa trên biểu đồ vào dữ liệu để đưa ra dự đoán cuối cùng.

Một trong những lợi ích lớn nhất của HGNN là chúng có thể hoạt động trên nhiều bộ dữ liệu không đồng nhất mà không yêu cầu xử lý trước dữ liệu rộng rãi. Điều này làm cho chúng có thể áp dụng rộng rãi trên nhiều nhiệm vụ và loại dữ liệu.

HGNN cũng có lợi ích về khả năng mở rộng. Bằng cách sử dụng cấu trúc biểu đồ và thông tin cấp độ nút và cấp độ cạnh, HGNN có thể xử lý nhanh chóng và chính xác các tập dữ liệu lớn. Điều này làm cho chúng hữu ích cho các tác vụ thời gian thực như hệ thống đề xuất.

HGNN ngày càng trở nên phổ biến nhờ khả năng xử lý chính xác nhiều loại và cấu trúc dữ liệu. Chúng được sử dụng cho nhiều ứng dụng như hệ thống đề xuất, phát hiện gian lận, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các nhiệm vụ dự đoán, giám sát và không giám sát khác.