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- 本项目对PGL图学习系列项目进行整合方便大家后续学习,同时对图学习相关技术和业务落地侧进行归纳总结,以及对图网络开放数据集很多学者和机构发布了许多与图相关的任务。 本项目对PGL图学习系列项目进行整合方便大家后续学习,同时对图学习相关技术和业务落地侧进行归纳总结,以及对图网络开放数据集很多学者和机构发布了许多与图相关的任务。
- 知识图谱最开始是Google为了优化搜索引擎提出来的,推出之后引起了业界轰动,随后其他搜索公司也纷纷推出了他们的知识图谱。知识图谱发展到今天,不仅是应用在搜索行业,已经是AI的基础功能了。那到底知识图谱是什么?有什么能力?怎么应用?这就是本文想要讨论的内容。 知识图谱最开始是Google为了优化搜索引擎提出来的,推出之后引起了业界轰动,随后其他搜索公司也纷纷推出了他们的知识图谱。知识图谱发展到今天,不仅是应用在搜索行业,已经是AI的基础功能了。那到底知识图谱是什么?有什么能力?怎么应用?这就是本文想要讨论的内容。
- 图神经网络(Graph Neural Network)是一种专门处理图结构数据的神经网络,目前被广泛应用于推荐系统、金融风控、生物计算中。图神经网络的经典问题主要有三种,包括节点分类、连接预测和图分类三种,本次比赛是主要让同学们熟悉如何图神经网络处理节点分类问题。 图神经网络(Graph Neural Network)是一种专门处理图结构数据的神经网络,目前被广泛应用于推荐系统、金融风控、生物计算中。图神经网络的经典问题主要有三种,包括节点分类、连接预测和图分类三种,本次比赛是主要让同学们熟悉如何图神经网络处理节点分类问题。
- 为了实现可扩展的,健壮的和可重现的图学习研究,提出了Open Graph Benchmark (OGB)——具有规模大、领域广、任务类别多样化的现实图数据集。在特定于应用程序的使用案例的驱动下,对给定的数据集采用了实际的数据分割方法。通过广泛的基准实验,强调OGB数据集对于图学习模型在现实的数据分割方案下处理大规模图并进行准确的预测提出了重大挑战。总而言之,OGB为未来的研究提供了丰富的机会,以推 为了实现可扩展的,健壮的和可重现的图学习研究,提出了Open Graph Benchmark (OGB)——具有规模大、领域广、任务类别多样化的现实图数据集。在特定于应用程序的使用案例的驱动下,对给定的数据集采用了实际的数据分割方法。通过广泛的基准实验,强调OGB数据集对于图学习模型在现实的数据分割方案下处理大规模图并进行准确的预测提出了重大挑战。总而言之,OGB为未来的研究提供了丰富的机会,以推
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