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WWW 2020 开源论文 | 异构图Transformer

论文标题：Heterogeneous Graph Transformer 论文来源：WWW 2020 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.01332.pdf 代码链接：https://github.com/acbull/pyHGT 简介近年来，图神经网络（GNNs）在图数据分析领域取得了巨大的成功。然而，大多数的 GNN 都是针对同构图设计的。在同构图中，所有的节点和边都属于同一种类型。然而实际生活中，我们可能会处理更复杂的图数据，其节点与边会有不同的类别，学术界称这类图数据为异构图。比如学术网络、知识图谱，乃至物联网等。例如，下图中的开放学术网络包含五种类型...

2020-04-03 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
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2018-08-25 来源：药渡收藏取消收藏
WWW 2023 | 无图协同过滤

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 夏良昊单位 | 香港大学研究方向 | 推荐系统论文题目： Graph-less Collaborative Filtering 收录会议： WWW 2023 论文链接： https://arxiv.org/abs/2303.08537 代码链接： https://github.com/HKUDS/SimRec 港大数据智能实验室 https://sites.google.com/view/chaoh 研究背景图神经网络（GNN）方法通过迭代的信息传播机制，能够准确地捕捉图数据的拓扑结构，得到较好的低维图表征。受到这一启发，近年来出现了多...

2023-04-15 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
WWW 2020 | 信息检索中的对话式问题建议

研究方向｜推荐系统论文标题： Leading Conversational Search by Suggesting Useful Questions 论文来源： WWW 2020 论文链接： https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2020/01/webconf-2020-camera-rosset-et-al.pdf 简介本文由微软 AI 研究院发表于 WWW 2020，当前对话式搜索引擎主要存在两个挑战：1. 用户仍然习惯使用查询词而并非自然语言进行搜索；2. 搜索引擎的能力需要超出仅解决当前查询的问题。本文提出了对...

2020-09-23 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
WWW 2023 | 预训练时空模型新范式

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 张倩茹单位 | 香港大学研究方向 | 时空数据挖掘论文题目： Automated Spatio-Temporal Graph Contrastive Learning 收录会议： WWW 2023 论文链接： https://dl.acm.org/doi/10.1145/3543507.3583304 代码链接： https://github.com/HKUDS/AutoST 港大数据智能实验室（指导老师：黄超） https://sites.google.com/view/chaoh 研究背景多样的时空数据驱动了时空预测框架在不同的时空...

2023-05-28 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
引领风骚，对话未来——WWW2017参会有感

关于WWW会议 WWW大会，全称为“The International World Wide Web Conference”，是万维网一年一度的首要学术会议，旨在聚集世界各地各行业的精英，分享与讨论包括系统架构、内容分析、应用与隐私保护等与网络有关的前沿话题。WWW大会首届举办于1994年，2015年被CCF升为A类会议。如今的万维网已经渗透到几乎所有人的生活中，人们可以在弹指之间获取千里之外的资讯，生活、办公在变得便捷的同时也变得更加丰富多彩。万维网的进步离不开无数人的努力贡献，因此WWW大会还设立了“Seoul Test of Time Award”这个特别奖项，用来表彰对社会产生了长久...

2017-04-24 来源：微软研究院AI头条收藏取消收藏
WWW 2022 | 可扩展的图随机神经网络

作者 | 刘林松单位 | 南京邮电大学来源 | MIND Laboratory 论文标题： GRAND+: Scalable Graph Random Neural Networks 收录来源： WWW 2022 论文来源： https://arxiv.org/pdf/2203.06389.pdf 论文介绍近期的工作认为图随机神经网络具有很好的性能，但是难以用在大型图上。本文提出了一个广义的前推算法，预先计算传播矩阵，并使用它以小批量方式执行图数据扩充，最后使用一个自信感知的一致性损失来优化模型。论文方法令表示一个图，表示一个数据样本，表示边的集合，表示邻接矩阵，D 表示度矩阵，...

2022-08-26 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
WWW 2022最佳论文：可扩展的图神经结构搜索系统

©作者 | 北京大学DAIR实验室等来源 | 机器之心来自北京大学 DAIR 实验室与腾讯机器学习平台部 Angel Graph 团队共同完成的研究斩获 WWW 2022 唯一最佳学生论文奖（Best Student Paper Award）。 4 月 29 日晚，国际万维网顶会 WWW-2022（The Web Conference，简称 WWW）公布了本届会议的最佳论文。以北京大学计算机学院崔斌教授博士生张文涛为第一作者的论文《可扩展的图神经结构搜索系统 (PaSca: a Graph Neural Architecture Search System under the Scalable...

2022-05-03 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
万维网（WWW）诞生记丨科学史

研究所软件顾问蒂姆·李提交一个构建信息管理系统的计划“Information Management: A Proposal”，以便更好地管理实验室研究信息。该计划促使了万维网（WWW）诞生。1994年，中科院高能所架设了中国第一台WWW服务器，并推出第一个网站www.ihep.ac.cn，这项工程的亲历者许榕生研究员讲述了万维网（WWW）诞生的历史。风靡世界的互联网环球信息技术World Wide Web（简称WWW）的发明源自上世纪八十年代。英国人蒂姆·伯纳斯·李（Tim Berners-Lee）于1989年成功地开发出世界上第一个Web服务器和第一个Web客户端软件，把互联网的应用推上了...

2019-03-12 来源：中科院之声收藏取消收藏
今晚直播 | WWW 2021论文解读：图结构估计神经网络

PaperWeekly 和 biendata 共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。本期 AI Drive，我们邀请到北京邮电大学博士生王睿嘉，为大家在线解读其发表于 WWW 2021 的最新工作：Graph Structure Estimation Neural Networks。对本期主题感兴趣的小伙伴，7 月 15 日（周四）晚 7 点，我们准时相约 PaperWeekly B 站直播间。直播信息图神经网络（GNNs）在各类图分析任务中展示出了强劲性能, 但...

2021-07-15 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
WWW 2022 | 无监督图结构学习

©作者 | Yuki 研究方向 | 推荐系统，图神经网络论文题目： Towards Unsupervised Deep Graph Structure Learning 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2201.06367.pdf 代码链接： https://github.com/GRAND-Lab/SUBLIME 参考链接： https://mp.weixin.qq.com/s/k66maMGcufw4svmIRC13zA 前言近年来，图神经网络（graph neural networks，GNNs）被广泛应用于各种图数据相关的任务当中。然而，图神经网络的学习十分...

2022-06-15 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
WWW 2021 | 融合先验知识的BERT注意力模型

数据集上进行了相关的实验，例如 MRPC, STS-B, QQP, Twitter-URL，相关的实验结果如下图所示：还是可以很直观说明本文提出的方法的效果的。另外作者为了更好的验证提出的方法的效果，相同的操作也针对 ESIM 模型进行了验证，这里就不在举例了。 Conclusion 本文是 WWW 2021 的一篇文章，文章稳扎稳打，从模型分析引入，根据分析的结果得出改进方法，然后进行改进，接着进行改进方法的验证，有理有据，是一篇值得深挖和学习的文章。更多阅读 #投稿通道# 让你的论文被更多人看到如何才能让更多的优质内容以更短路径到达读者群体，缩短读者寻找优质内容的成本呢？答案就是：你不认识的人。...

2021-02-28 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
WWW 2023｜快手：通过强化学习提升用户留存

algorithm（RLUR）算法解决以上挑战并直接优化留存。通过离线和在线验证，RLUR 算法相比 State of Art 基线能够显著地提升次留指标。RLUR 算法已经在快手 App 全量，并且能够持续地拿到显著的次留和 DAU 收益，是业内首次通过 RL 技术在真实生产环境提升用户留存。该工作已被 WWW 2023 Industry Track 接收。作者：蔡庆芃，刘殊畅，王学良，左天佑，谢文涛，杨斌，郑东，江鹏论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.01724.pdf 问题建模如图 1（a）所示，该工作把留存优化问题建模成一个无穷视野请求粒度马尔科夫决策过程（infinite...

2023-04-22 来源：机器之心收藏取消收藏
WWW 2021｜基于图神经网络的分级相关性匹配

原创 · 作者｜金金单位｜阿里巴巴研究实习生研究方向｜推荐系统论文标题： Graph-based Hierarchical Relevance Matching Signals for Ad-hoc Retrieval 论文来源： WWW 2021 论文链接： https://arxiv.org/abs/2102.11127 简介本文由中科院发表于 WWW 2021。ad-hoc retrieval 是根据查询和文档集合对相关文档进行排名。研究界已经提出了一系列基于深度学习的方法来解决该问题。但是，本文作者认为它们忽略了长距离文档级单词关系。为了解决该问题，作者通过图结构显式地建立文档...

2021-04-05 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
北京大学团队获 WWW 2022 唯一最佳学生论文奖

获奖证书以及官方宣传 4月29日晚，国际万维网顶会WWW-2022（The Web Conference，简称WWW）公布了本届会议的最佳论文。以北京大学计算机学院崔斌教授博士生张文涛为第一作者的论文“可扩展的图神经结构搜索系统 (PaSca: a Graph Neural Architecture Search System under the Scalable Paradigm)”斩获大会唯一的最佳学生论文奖（Best Student Paper Award）。 WWW官方Award链接：https://www2022.thewebconf.org/awards/ WWW（现改名为 TheWebConf）...

2022-05-05 来源：AI科技评论收藏取消收藏
WWW 2019微软亚洲研究院6篇入选论文一览

编者按：WWW 2019（The Web Conference）于5月13-17日在美国旧金山召开，今年会议共收到投稿1247篇，录取225篇，录取率为18%。微软亚洲研究院共有6篇论文入选，内容包括推荐系统知识图谱中的多任务特征学习、知识图卷积网络、中文分词与中文实体识别、云服务故障预测和诊断、深度学习在移动端APP上的应用情况等，感兴趣的读者可以在“阅读原文”中下载论文。基于知识图谱的推荐系统在信息爆炸时代，推荐系统的目标是对用户需求进行建模，为用户推荐其可能感兴趣的物品，如电影、音乐、餐馆等，满足其个性化偏好。由于用户交互数据的稀疏性，传统的协同过滤方法已经不能很好地适应真实的推荐场...

2019-05-14 来源：微软研究院AI头条收藏取消收藏
直播 | WWW 2021论文解读：挖掘虚假新闻中的双重情感

biendata 共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。本期 AI Drive，我们邀请到中国科学院计算技术研究所硕士生张雪遥，为大家在线解读其发表于 WWW 2021 的最新工作：Mining Dual Emotion for Fake News Detection。对本期主题感兴趣的小伙伴，5 月 11 日（周二）晚 7 点，我们准时相约 PaperWeekly B 站直播间。直播信息传播学、社会心理学、计算机科学等多个学科的研究表明，情感对于...

2021-05-10 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
WWW 2021｜多元知识图谱的自动化稀疏张量分解建模

Efficient Relation-aware Scoring Function Search for Knowledge Graph Embedding. ICDE 2021. (ERAS) Role-Aware Modeling for N-ary Relational Knowledge Bases. WWW 2021. (RAM) Search to aggregate neighborhood for graph neural network. ICDE 2021. (SANE) 其中，Interstellar 提出一种搜索周期性结构的算法，用以捕捉二元关系数据集中存在的关系路径；ERAS 针对二...

2021-04-23 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
直播 | WWW 2021论文解读：基于隐私保护的模型联邦个性化

和 biendata 共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。本期 AI Drive，我们邀请到北京大学计算机系博士生王博刘炳言，为大家在线解读其发表于 WWW 2021 的最新工作：PFA: Privacy-preserving Federated Adaptation for Effective Model Personalization。对本期主题感兴趣的小伙伴，6 月 1 日（周二）晚 7 点，我们准时相约 PaperWeekly B 站直播间。...

2021-05-31 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
WWW 2021 | 通过强化学习控制对话式检索的风险

©PaperWeekly 原创 · 作者｜金金单位｜阿里巴巴研究实习生研究方向｜推荐系统本文由犹他大学发表于 WWW 2021。考虑到当前的对话式系统可能由于提出一些不好的澄清式问题，导致用户拥有不好的搜索的体验，本文作者提出了一种基于强化学习的 agent，来判断基于当前的状态，系统应该向用户返回澄清式问题还是结果。论文标题： Controlling the Risk of Conversational Search via Reinforcement Learning 论文链接： https://arxiv.org/abs/2101.06327 模型该模型主要包括问题/答案重排...

2021-03-27 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
WWW 2021 | STAN: 基于时空注意力的地点推荐模型

来源 | 韬韬笔记作者 | 罗颖韬本文对中科院自动化所和华盛顿大学的研究人员合作发表在WWW 2021的论文《STAN: Spatio-Temporal Attention Network for Next Location Recommendation》进行解读。基于地点的移动端服务商，譬如Yelp、Uber，要从大量的用户签到和轨迹信息中学习用户的行程习惯，对用户下一个访问地点进行预测，并以此为用户的下一步行程需求进行规划和推荐。然而，现有模型对时空信息的利用存在局限性，譬如只利用前后一步的时间和空间差[1,2]，人为划分空间区域[3]或者只聚合距离较近的地点[4]，并对访问地点的频...

2021-03-06 来源：AI科技评论收藏取消收藏
WWW 2022 | 基于元权重的节点局部信息表示学习方法

Distribution, NLD）建模，自适应地为不同节点构建图卷积层。实验表明，模型在处理具有异质分布的图建模方面具有出色的表达能力。论文标题： Meta-Weight Graph Neural Network: Push the Limits Beyond Global Homophily 收录会议： WWW 2022 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2203.10280.pdf 研究背景传统图神经网络（GNN）的设计大多基于同质性假设，即图中相邻节点倾向于具有相同的标签。在此假设下，图邻域内信息的传播和聚合在图挖掘中非常有效。然而，现实世界中确实存在异质性高的图，即相邻节点...

2022-05-18 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
WWW 2023 | 自适应长程信息建模的图神经网络

实习生招聘：邮箱：zhaohuan@4paradigm.com 主页：https://hzhaoaf.github.io/ 张永祺，第四范式科学技术部，资深研究员：负责自动化知识图谱（AutoKGE）相关方向的研究工作，以第一作者身份在 TPAMI, VLDB Journal，NeurIPS, WWW, ACL 等人工智能领域顶级会议期刊发表论文近 10 篇，在链接预测、实体对齐等任务基线上达到国际领先水平，取得大规模生物知识图谱预测任务 ogbl-biokg 第一名的成绩，并在药物作用预测、时序事件推理、个性化推荐等任务场景上取得突破。在国际顶级会议 KDD/AAAI/IJCAI 上做 AutoKGE...

2023-03-25 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
直播 | WWW 2021：基于结构增强文本表示学习的知识图谱补全方法

和 biendata 共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。本期 AI Drive，我们邀请到吉林大学人工智能学院硕士生王博，为大家在线解读其发表于 WWW 2021 的最新工作：Structure-Augmented Text Representation Learning for Efficient Knowledge Graph Completion。对本期主题感兴趣的小伙伴，5 月 27 日（周四）晚 7 点，我们准时相约 PaperWeekly...

2021-05-26 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
百万美金图灵奖揭晓：他带来了www，他还将带来更多

有“计算机诺贝尔奖”之称的图灵奖揭晓，今年图灵奖的获奖人为世界带来了“www”以及整个万维网，且直至现在还在不断为其优化建言献策。撰文 Janet Burns/Forbes 翻译张士超腌笃鲜当地时间2017年4月4日，美国计算机学会（Association for Computing Machinery，ACM）宣布第50届图灵奖授予麻省理工学院、牛津大学知名教授Tim Berners-Lee。在他的一系列成就中，最重大的莫过于创建了我们热爱（或怀有其他复杂感情）的万维网（World Wide Web）。为纪念被誉为现代计算机科学之父的英国数学家艾伦·图灵，美国计算机学会将这项奖励...

2017-04-05 来源：科研圈收藏取消收藏
WWW 2021最佳论文亚军：基于属性补全的异质图神经网络新架构

日，万维网顶会 WWW-2021(The Web Conference 2021: International World Wide Web Conference) 公布了本届会议的最佳论文奖冠亚军（Winner 和 Runner-Up），来自天津大学金弟副教授团队的论文《Heterogeneous Graph Neural Network via Attribute Completion》斩获最佳论文奖（Runner-Up）。 WWW（现改名为 TheWebConf）会议是万维网领域的顶会，由图灵奖得主 Tim 创办，被中国计算机协会将其认证为 CCF-A 类会议，每年举办一次。本届 WWW 共计收到...

2021-09-28 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
WWW 2020 | 信息检索中基于上下文的文本词项权重生成

单位｜阿里巴巴研究实习生研究方向｜推荐系统本文由卡耐基梅隆大学发表于 WWW 2020，介绍了基于上下文的文本词项权重生成方法 HDCT。原有的搜索引擎在使用词袋模型表示文本时，性能受限于基于词频（term frequence）的词项权重，HDCT 可以生成基于上下文的词项权重作为优化方案，该研究对 BM25 等初步检索（first stage）模型性能提升具有较大意义。论文标题：Context-Aware Document Term Weighting for Ad-Hoc Search 论文来源：WWW 2020 论文链接：http://www.paperweekly.site/papers/3972...

2020-07-05 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
北大获中国首个WWW大会最佳论文奖，提出ELSA跨语言情感分析模型

机器之心报道机器之心编辑部 WWW 2019（The Web Conference）已于5月13-17日在美国旧金山召开。会议闭幕式上，大会主席公布了两篇最佳长论文和一篇最佳短论文。其中来自北京大学信息科学技术学院计算机科学技术系、高可信软件技术教育部重点实验室刘譞哲副教授课题组的论文“Emoji-Powered Representation Learning for Cross-Lingual Sentiment Classification”获得了今年WWW大会最佳长论文奖，这是WWW历史上中国学术研究机构（含港澳台）首次获此荣誉。 WWW大会由万维网发明人、2016年度图灵奖获得者Tim...

2019-05-27 来源：机器之心收藏取消收藏
直播 | WWW 2021论文解读：生成式板块推荐的变分控制和评估

biendata 共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。本期 AI Drive，我们邀请到罗格斯大学（Rutgers）博士生刘殊畅，为大家在线解读其发表于 WWW 2021 的最新工作：Variational Control and Evaluation for Generative Slate Recommendation。对本期主题感兴趣的小伙伴，6 月 8 日（周二）晚 7 点，我们准时相约 PaperWeekly B 站直播间。直播信息随板块推荐（Slate...

2021-06-07 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏
直播 | WWW 2021论文解读：理解人类活动中的时空不确定性

PaperWeekly 和 biendata 共同发起的学术直播间，旨在帮助更多的青年学者宣传其最新科研成果。我们一直认为，单向地输出知识并不是一个最好的方式，而有效地反馈和交流可能会让知识的传播更加有意义，从而产生更大的价值。本期 AI Drive，我们邀请到中国科学技术大学博士生周正阳，为大家在线解读其发表于 WWW 2021 的最新工作：STUaNet: Understanding uncertainty in spatiotemporal collective human mobility。对本期主题感兴趣的小伙伴，6 月 3 日（周四）晚 7 点，我们准时相约 PaperWeekly B 站直播间。直播信息...

2021-06-02 来源：PaperWeekly 收藏取消收藏

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