multiplex专题
【单片机】An Introduction to the Digital Multiplex Protocol
https://www.electroschematics.com/an-introduction-to-the-digital-multiplex-protocol/ The Digital Multiplex (DMX) protocol is everywhere in lighting, so if you’re fiddling with lighting, it’s not goin
【论文阅读】DMGI：Unsupervised Attributed Multiplex Network Embedding
无监督属性化多路复用网络嵌入 摘要1 引言2 问题陈述3 Unsupervised Attributed Multiplex Network Embedding3.1 Deep Multiplex Graph Infomax: DMGI 4 实验 摘要 多路复用网络中的节点由多种类型的关系连接。然而，大多数现有的网络嵌入方法都假设节点之间只存在一种单一的关系。即使对于考虑网络多重
【论文阅读】Multiplex Graph Neural Network for Extractive Text Summarization
【论文阅读】Multiplex Graph Neural Network for Extractive Text Summarization 用于提取文本总结的多路复用图神经网络 Proceedings of the 2021 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing 摘要 提取文本摘要旨在从给定文档中提取最
Python IO multiplex
python--第十天总结（IO多路复用） 服务器端编程经常需要构造高性能的IO模型，常见的IO模型有四种： （1）同步阻塞IO（Blocking IO）：即传统的IO模型。 （2）同步非阻塞IO（Non-blocking IO）：默认创建的socket都是阻塞的，非阻塞IO要求socket被设置为NONBLOCK。注意这里所说的NIO并非Java的NIO（New IO）库。
【论文阅读 | AAAI2020】Unsupervised Attributed Multiplex Network Embedding
论文题目：Unsupervised Attributed Multiplex Network Embedding 论文地址：https://arxiv.org/abs/1911.06750 代码地址：https://github.com/pcy1302/DMGI 引用方式：@article{park2019unsupervised,title={Unsupervised Attrib
MonetDB multiplex-funnel
本文介绍一下MonetDB的漏斗功能. 此功能也是需要基于MonetDB的discovery和remote database. m-funnel这个功能有点像plproxy, 多了一个queue/funnel的限制, 并且没有plproxy 的路由算法, 一个纯粹的代理. plproxy接受客户端请求, 客户端的请求是并行提交给数据节点. 而MonetDB multiplex-fun
Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network 论文阅读笔记
摘要部分 网络嵌入（图嵌入）在真实世界中已经有了非常大规模的应用，然而现存的一些网络嵌入（图嵌入）相关的方法主要还是集中在同质网络的应用场景下，即节点和边的类型都是单一类型的情况下。但是真实世界网络中每个节点的类型都多种，每条边的类型也有多种，而且每一个节点都具有不同且繁多的属性。所以本论文提出了一种在Attributed Multiplex Heterogeneous Network中进行嵌入
GNN 2021(十四) HDMI: High-order Deep Multiplex Infomax，WWW
本文算是对之前的模型Deep Graph Infomax（DGI）的一个改进，DGI主要作用于自监督的节点分类，使用最大化局部节点嵌入和全局摘要之间的互信息的方式在许多下游任务(如节点分类)上显示出了很好的结果。然而，DGI有两个主要的限制。首先，DGI只考虑外部监督信号(即节点嵌入与全局总结之间的互信息)而忽略了内在信号(即节点嵌入与节点属性之间的相互依赖)。其次，现实网络中的节点通常由多条关
论文笔记：Multiplex Heterogeneous Graph Convolutional Network
Multiplex Heterogeneous Graph Convolutional Network 现有的工作忽略了多类型节点之间多重网络的关系异质性和节点嵌入元路径中关系的不同重要性 导致很难捕获到跨不同关系的异构结构信号 什么是多类型节点之间多重网络的关系异质性？ 首先要知道什么是多重网络(multiplex network)，在一个网络中，用户可能会对一个商品有多种交互，比如点击
Representation Learning for Atributed Multiplex Heterogeneous Network
Representation Learning for Atributed Multiplex Heterogeneous Network 本文中心思想问题背景核心思路edge embedding Heterogeneous Network) 本文中心思想 问题背景 异构图分这么多种种类：要注意不是只有节点类型不同的才叫异构图，根据不同的节点类型，和不同的边的连接关系（单
Representation Learning for Attributed Multiplex Heterogeneous Network论文阅读笔记
论文提出的算法主要是针对复杂的多重异构网络（即节点有属性，节点类型有多种，边的类型有多种）。算法名字叫做GATNE，可以分为直推式GATNE-T和归纳式GATNE-I。 每个节点的embedding包括base embedding和edge embedding。其中base embedding是用在共有的，edge embedding是针对不同类型的边构造的图生成的embedding。 对于GAT