首页
Python
Java
前端
数据库
Linux
Chatgpt专题
开发者工具箱
图自专题
SIGIR‘21|SGL基于图自监督学习的推荐系统
本篇文章主要介绍王翔、何向南老师团队在SIGIR2021上发表的文章SGL,Self-supervised Graph Learning for Recommendation[1]。这篇文章提出了一种应用于用户-物品二分图推荐系统的图自监督学习框架。核心的思想是,对输入的二分图,做结点和边的dropout进行数据增强,增强后的图可以看做原始图的子视图;在子视图上使用任意的图卷积神经网络,如Ligh
阅读更多...
微信小程序日历插件(轮播图自适应高度)
微信小程序日历(轮播图自适应高度) 最近在开发一个效率类小程序的时候发现微信小程序没有日历组件,原本想用vant weapp的日历组件,但是包太大了,一个日历组件需要很多其他组件的依赖,于是就自己写了一个组件。样式依赖于colorUI,所以需要引入colorUI的包才能正常使用 github链接,点击进入 也可以复制进入,直接按照md文件配置就可以使用 https://github.com/
阅读更多...
图自监督学习综述:Graph Self-Supervised Learning A Survey
Introduction 为什么需要自监督学习? 图上的深度学习近些年十分流行,但是现有的工作大部分都是监督或半监督学习(需要人工标注标签)。基于监督学习和半监督学习的方法存在一些缺陷: 人工标注耗时耗力;泛化性能可能较差,尤其是训练数据稀缺的时候;鲁棒性较差,可能受到标签相关的对抗性攻击。 而自监督学习(self-supervised learning, SSL)对人工标注数据的依赖较低
阅读更多...