graph polynomial-based collaborative manipulating
[IJCAI 2023]Fighting against Organized Fraudsters Using Risk Diffusion-based Parallel Graph Neural Network
[IJCAI 2023]Fighting against Organized Fraudsters Using Risk Diffusion-based Parallel Graph Neural Network 文章设计了一种基于社区的医疗保险欺诈行为检测。 模型 为了提高精度，模型设计了一组异构 ......
[CF235D] Graph Game
Graph Game 乌克兰逃兵在线发题解。 好像要用期望去推,但是像我这种看到序列的期望题只想得到线性性的弱鸡只能感理了。 我们把点分治过程当成点分树,y 能在 x 被爆时做贡献当且仅当 y 为 x 的子树。 先考虑树的情况。 考虑把遍历 t 的次数分到单个点上发现仅当 x 为 x->y 路径上第 ......
ACL2022 paper1 CAKE: A Scalable Commonsense-Aware Framework for Multi-View Knowledge Graph Completion
CAKE:用于多视域知识图谱补全的可扩展常识感知框架 ACL2022 Abstract 知识图谱存储大规模事实三元组，然而不可避免的是图谱仍然具有不完整性。（问题）以往的只是图谱补全模型仅仅依赖于事实域数据进行实体之间缺失关系的预测，忽略了宝贵的常识知识。以往的知识图嵌入技术存在无效负抽样和事实域链 ......
CF662B Graph Coloring
很一眼的题 考虑枚举最后所有边的颜色，然后每个点是否变化可以用一个bool变量表示，就是个很典的2-SAT问题，根据当前边和目标的颜色相同与否连边即可 但这题的难点在于要找一个操作次数最少的方案，乍一看很难搞 但如果你对图论和2-SAT那一套理解比较深的话就很容易发现，这道题中所有边都是双向的 这就 ......
DGCF:Disentangled Graph Collaborative Filtering论文解读及代码
VAE和β-VAE解读 https://spaces.ac.cn/archives/5253 https://blog.csdn.net/Wendy_WHY_123/article/details/104711108 论文笔记 https://blog.csdn.net/SeanChau/artic ......
[VLDB 2012]Efficient Subgraph Matching on Billion Node Graphs
[VLDB 2012]Efficient Subgraph Matching on Billion Node Graphs 重点了解实现star-join的具体过程。 分解query和STwigs排序 文中把star叫做STwigs，每一个STwigs查询为\(q=(r, L)\)，其中r是跟节点标 ......
Graph transduction via alternating minimization
目录概符号说明GTAM交替优化求解 Wang J., Jebara T. and Chang S. Graph transduction via alternating minimization. ICML, 2008. 概 一种对类别不均更鲁棒的半监督算法. 符号说明 \(\mathcal{X}_ ......
Graph Construction and b-Matching for Semi-Supervised Learning
目录概符号说明图的构建Graph Sparsification\(\epsilon\)-neighborhood graph\(k\)NN graph\(b\)-MatchingGraph Edge Re-Weighting Jebara T., Wang J. and Chang S. Graph ......
集合论和图论(Graph Theory)的应用
图论〔Graph Theory〕是数学的一个分支。它以图为研究对象。图论中的图是由若干给定的点及连接两点的线所构成的图形，这种图形通常用来描述某些事物之间的某种特定关系，用点代表事物，用连接两点的线表示相应两个事物间具有这种关系。 >>应用1：泰森多边形。 >>应用2：TIN、三维模型(obj、me ......
How Expressive are Graph Neural Networks in Recommendation
[TOC] > [Cai X., Xia L., Ren X. and Huang C. How expressive are graph neural networks in recommendation? CIKM, 2023.](http://arxiv.org/abs/2308.11127) ......
CF1857G Counting Graphs
`2023-08-08 23:00:07 solution` ## 题意： 求有多少个有 $n$ 个节点的无向图，使其满足以下条件： - 无重边自环。 - 有且只有一个最小生成树，且为给定树。 - 最大边权不大于 $S$。 对 $998244353$ 取模。 ## 思路： 其实就是让我们在给定的树加 ......
[ARC105F] Lights Out on Connected Graph
前置芝士：[[ABC213G] Connectivity 2](https://www.cnblogs.com/adam01/p/17681390.html) #### 题目大意 给你一张 $n$ 个点 $m$ 条边的图，求有多少种删边方法使得删完后的图是一张联通二分图。 $n\le 17,m\le ......
CF724G Xor-matic Number of the Graph
[题目链接](https://codeforces.com/problemset/problem/724/G) 不妨先看一道更为基础的题：[CF845G](https://codeforces.com/problemset/problem/845/G)以及[它的题解](https://www.cnb ......
Empty Graph (贪心/二分答案(操作是单调的))
思路 : 首先发现 性质 : 2个点的距离 就是 min(最小值ai X2, 2个点直接的距离) 二分答案, 什么是 单调的? 操作次数的影响是单调的 于是看 这个 答案, 需要几次操作即可. 直接枚举相邻2个点的距离为 最大值, 看看要修改多少次 或者贪心的直接 修改 k-1 小的值, 最后一个看 ......
Continuous-Time Sequential Recommendation with Temporal Graph Collaborative Transformer
[TOC] > [Fan Z., Liu Z., Zhang J., Xiong Y., Zheng L. and Yu P. S. Continuous-time sequential recommendation with temporal graph collaborative transfo ......
Position-Enhanced and Time-aware Graph Convolutional Network for Sequential Recommendations
# Position-Enhanced and Time-aware Graph Convolutional Network for Sequential Recommendations [TOC] > [Huang L., Ma Y., Liu Y., Du B., Wang S. and Li ......
流程图绘制-relation-graph 【尝试3】
# App.vue ```vue ``` # link.js ```js const links = [ { from: "a", to: "b", }, { from: "b", to: "c", }, { from: "c", to: "d", }, { from: "d", to: "e", ......
E. Josuke and Complete Graph 数论分块
题意：很简单，给你l，r，让你输出对于这个区间中任意两个不同的数字的gcd组成的set的大小是多大。至于题面，我只能说，聪明人早就看出来那些图啊边啊啥的都是唬人的。 做法：显然我们是要去枚举的，但是我们不能去枚举选的那两个数字。所以我们选择枚举gcd有哪些。这些gcd又分两种： 第一种，假如一个数字 ......
流程图绘制-relation-graph 【尝试2】
# App.vue ```vue ``` # nodes.js ```js const nodes = [ { id: "a", text: "a", data: { pic: "https://dss2.baidu.com/6ONYsjip0QIZ8tyhnq/it/u=2308340537,46 ......
MySQL数据库：第十四章：（DML）Data Manipulation Language数据操纵语言
回退至Mysql数据库理论与实战 #DML语句 ★ Data Manipulation Language数据操纵语言关键字：insert 、update 、delete USE stu0906;CREATE TABLE stuinfo(id INT,stuname VARCHAR(20) NOT N ......
Time-aware Path Reasoning on Knowledge Graph for Recommendation
[TOC] > [Zhao Y., Wang X., Chen J., Wang Y., Tang W., He X. and Xie H. Time-aware path reasoning on knowledge graph for recommendation. TOIS, 2022.](h ......
论文解读（DEAL）《DEAL: An Unsupervised Domain Adaptive Framework for Graph-level Classification》
Note：[ wechat：Y466551 | 可加勿骚扰，付费咨询 ] 论文信息 论文标题：DEAL: An Unsupervised Domain Adaptive Framework for Graph-level Classification论文作者：Nan Yin、Li Shen、Baop ......
流程图绘制-relation-graph插件
App.vue ```vue ``` ```nodes const nodes = [ { id: "a", text: "a", data: { pic: "https://dss2.baidu.com/6ONYsjip0QIZ8tyhnq/it/u=2308340537,462224207&fm ......
【Azure Developer】使用 Microsoft Graph API查看用户状态和登录记录
问题描述 通过Microsoft Graph的API如何来查看用户信息和登录记录呢？ 问题解答 第一步：需要一个授权Token 比如一个拥有查看用户权限的Azure账号，通过Azure CLI 命令获取到一个Access Token az cloud set --name AzureChinaClo ......
知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 使用 - Python 操作
数据基于： [知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 使用 - CQL - 太极拳传承谱系表](https://www.cnblogs.com/vipsoft/p/17631347.html) 这是一个非常简单的web应用程序，它使用我们的Movie图形数据集来提供列 ......
学习笔记：DSTAGNN: Dynamic Spatial-Temporal Aware Graph Neural Network for Traffic Flow Forecasting
DSTAGNN: Dynamic Spatial-Temporal Aware Graph Neural Network for Traffic Flow Forecasting ICML2022 论文地址：https://proceedings.mlr.press/v162/lan22a.html ......
[KDD 2023] All in One- Multi-Task Prompting for Graph Neural Networks
# [KDD 2023] All in One- Multi-Task Prompting for Graph Neural Networks ## 总结 提出了个多任务prompt学习框架，扩展GNN的泛化能力： 1. 统一了NLP和图学习领域的prompt格式，包括prompt token、to ......
知识图谱（Knowledge Graph）- Neo4j 5.10.0 使用 - Java SpringBoot 操作 Neo4j
上一篇使用了 CQL 实现了太极拳传承谱，这次使用JAVA SpringBoot 实现，只演示获取信息，源码连接在文章最后 三要素 在知识图谱中，通过三元组 集合的形式来描述事物之间的关系： - 实体：又叫作本体，指客观存在并可相互区别的事物，可以是具体的人、事、物，也可以是抽象的概念或联系，实体是 ......
SocialLGN Light graph convolution network for social recommendation
[TOC] > [Liao J., Zhou W., Luo F., Wen J., Gao M., Li X. and Zeng J. SocialLGN: Light graph convolution network for social recommendation. Information ......
GNN学习 Knowledge Graph Embedding(更新中)
# GNN学习 Knowledge Graph Embedding 前面提到的方法都是只有一种边的类型，接下来要扩展到有向，多种边的类型的图上，即异质图(heterogeneous graph) 异质图有这样的几种类型： + Relational GCNs + Knowledge Graphs + ......