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內(nèi)容簡介

　　本書旨在全面回顧異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)的發(fā)展，并介紹其最新研究進(jìn)展。書中首先從方法和技術(shù)兩個(gè)角度總結(jié)了現(xiàn)有的工作，并介紹了該領(lǐng)域的一些公開資源。然后分類詳細(xì)介紹了最新模型與應(yīng)用。最后討論了異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)未來的研究方向，并總結(jié)了本書的內(nèi)容。全書分為四個(gè)部分，第一部分快速介紹整個(gè)領(lǐng)域，第二、三部分深入研究相關(guān)技術(shù)和應(yīng)用，第四部分介紹異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法平臺，并討論未來研究方向。本書不僅可以作為異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)W術(shù)界和工業(yè)界的研究指南，還可以作為相關(guān)領(lǐng)域?qū)W生的參考資料。

作者簡介

　　石川　北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院教授、博士研究生導(dǎo)師、智能通信軟件與多媒體北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室副主任。主要研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和大數(shù)據(jù)分析。近5年來以第一作者或通訊作者身份在CCF A類期刊和會議發(fā)表論文50余篇，出版中英文專著5部，授權(quán)發(fā)明專利20余項(xiàng)，相關(guān)研究成果應(yīng)用于阿里巴巴、騰訊、華為、美團(tuán)等公司。他曾獲得ADMA 2011/ ADMA 2018最佳論文獎(jiǎng)和WWW 2019最佳論文候選。其研究成果獲得省部級獎(jiǎng)勵(lì)5項(xiàng)，包括CCF科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)自然科學(xué)二等獎(jiǎng)（第一）和吳文俊人工智能科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)（第三）。他入選了愛思唯爾高被引學(xué)者，并獲得了北京市高等學(xué)校“師德先鋒”和“青年英才”等稱號。王嘯北京郵電大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院副教授，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系博士后。在天津大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院獲得博士學(xué)位，是圣路易斯華盛頓大學(xué)的聯(lián)合培養(yǎng)博士。主要研究領(lǐng)域包括數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和大數(shù)據(jù)分析。曾獲ACM中國新星提名獎(jiǎng)，在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的頂級期刊和會議（包括IEEE TKDE、KDD、NeurIPS、AAAI、IJCAI、WWW）發(fā)表論文 80 余篇，并多次獲得（或提名）相關(guān)會議最佳論文。擔(dān)任WWW、AAAI、KDD等會議 SPC/PC 成員，以及IEEE TKDE等期刊的評審員。俞士綸（Philip S. Yu）美國伊利諾伊大學(xué)芝加哥分校（UIC）計(jì)算機(jī)科學(xué)系杰出教授，也是信息與技術(shù)領(lǐng)域的講席教授（Wexler Chair），美國計(jì)算機(jī)學(xué)會（ACM）及美國電氣電子工程師學(xué)會（IEEE）會士，清華大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)研究院院長、清華大學(xué)特聘教授。主要研究領(lǐng)域包括大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘（尤其是圖或網(wǎng)絡(luò)挖掘）、社交網(wǎng)絡(luò)、隱私保護(hù)數(shù)據(jù)發(fā)布、數(shù)據(jù)流、數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)以及互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用和技術(shù)。發(fā)表論文1300余篇，被引超過14.9萬次，H因子高達(dá)176。他曾于美國IBM Watson研究中心工作多年，創(chuàng)建了世界知名的數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)管理部，擁有300多項(xiàng)專利。作為國際數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域的先驅(qū)之一，以及國際數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的頂尖學(xué)者，他在專業(yè)領(lǐng)域做出了諸多奠基性工作。

圖書目錄

序
前言
第一部分概況
第1 章引言2
1.1 基本概念和定義2
1.2 圖表示學(xué)習(xí)5
1.3 異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)及其挑戰(zhàn)5
1.4 本書的組織結(jié)構(gòu)6
參考文獻(xiàn)6
第2 章異質(zhì)圖表示方法的最新進(jìn)展9
2.1 方法分類9
2.1.1 結(jié)構(gòu)保持的異質(zhì)圖表示9
2.1.2 屬性輔助的異質(zhì)圖表示11
2.1.3 動(dòng)態(tài)異質(zhì)圖表示12
2.1.4 面向應(yīng)用的異質(zhì)圖表示12
2.2 技術(shù)總結(jié)14
2.2.1 淺層模型14
2.2.2 深度模型14
2.3 開源資料15
2.3.1 基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集15
2.3.2 開源代碼16
2.3.3 可用工具16
參考文獻(xiàn)18
第二部分技術(shù)篇
第3 章結(jié)構(gòu)保持的異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)26
3.1 簡介26
3.2 基于元路徑的隨機(jī)游走27
3.2.1 概述27
3.2.2 HERec 模型27
3.2.3 實(shí)驗(yàn)31
3.3 基于元路徑的分解34
3.3.1 概述34
3.3.2 NeuACF 模型35
3.3.3 實(shí)驗(yàn)38
3.4 關(guān)系結(jié)構(gòu)感知的異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)算法43
3.4.1 概述43
3.4.2 異質(zhì)圖中的關(guān)系結(jié)構(gòu)特征分析44
3.4.3 RHINE 模型47
3.4.4 實(shí)驗(yàn)48
3.5 網(wǎng)絡(luò)模式保持的異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)算法51
3.5.1 概述51
3.5.2 NSHE 模型52
3.5.3 實(shí)驗(yàn)55
3.6 本章小結(jié)56
參考文獻(xiàn)57
第4 章屬性輔助的異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)61
4.1 簡介61
4.2 基于層次注意力機(jī)制的異質(zhì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)62
4.2.1 概述62
4.2.2 HAN 模型63
4.2.3 實(shí)驗(yàn)66
4.3 異質(zhì)圖傳播網(wǎng)絡(luò)70
4.3.1 概述70
4.3.2 語義混淆分析71
4.3.3 HPN 模型73
4.3.4 實(shí)驗(yàn)76
4.4 異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)77
4.4.1 概述77
4.4.2 HGSL 模型78
4.4.3 實(shí)驗(yàn)82
4.5 本章小結(jié)84
參考文獻(xiàn)84
第5 章動(dòng)態(tài)異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)88
5.1 簡介88
5.2 增量學(xué)習(xí)89
5.2.1 概述89
5.2.2 DyHNE 模型89
5.2.3 實(shí)驗(yàn)95
5.3 時(shí)序信息99
5.3.1 概述99
5.3.2 SHCF 模型100
5.3.3 實(shí)驗(yàn)103
5.4 時(shí)序交互105
5.4.1 概述105
5.4.2 THIGE 模型106
5.4.3 實(shí)驗(yàn)110
5.5 本章小結(jié)111
參考文獻(xiàn)112
第6 章異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)的新興主題116
6.1 簡介116
6.2 對抗學(xué)習(xí)117
6.2.1 概述117
6.2.2 HeGAN 模型118
6.2.3 實(shí)驗(yàn)121
6.3 重要性采樣122
6.3.1 概述122
6.3.2 HeteSamp 模型123
6.3.3 實(shí)驗(yàn)127
6.4 雙曲空間表示130
6.4.1 概述130
6.4.2 HHNE 模型130
6.4.3 實(shí)驗(yàn)132
6.5 本章小結(jié)135
參考文獻(xiàn)135
第三部分應(yīng)用篇
第7 章基于異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)的推薦140
7.1 簡介140
7.2 TopN推薦141
7.2.1 概述141
7.2.2 MCRec 模型142
7.2.3 實(shí)驗(yàn)145
7.3 冷啟動(dòng)推薦148
7.3.1 概述148
7.3.2 MetaHIN 模型149
7.3.3 實(shí)驗(yàn)153
7.4 作者集識別156
7.4.1 概述156
7.4.2 ASI 模型157
7.4.3 實(shí)驗(yàn)162
7.5 本章小結(jié)164
參考文獻(xiàn)164
第8 章基于異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)的文本挖掘168
8.1 簡介168
8.2 短文本分類169
8.2.1 概述169
8.2.2 短文本異質(zhì)圖建模169
8.2.3 HGAT 模型171
8.2.4 實(shí)驗(yàn)173
8.3 融合長短期興趣建模的新聞推薦176
8.3.1 概述176
8.3.2 問題形式化177
8.3.3 GNewsRec 模型177
8.3.4 實(shí)驗(yàn)182
8.4 偏好解耦的新聞推薦系統(tǒng)184
8.4.1 概述184
8.4.2 GNUD 模型185
8.4.3 實(shí)驗(yàn)188
8.5 本章小結(jié)190
參考文獻(xiàn)191
第9 章基于異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)的工業(yè)應(yīng)用195
9.1 簡介195
9.2 套現(xiàn)用戶檢測196
9.2.1 概述196
9.2.2 預(yù)備知識196
9.2.3 HACUD 模型197
9.2.4 實(shí)驗(yàn)200
9.3 意圖推薦202
9.3.1 概述202
9.3.2 問題形式化203
9.3.3 MEIRec 模型204
9.3.4 實(shí)驗(yàn)207
9.4 分享推薦209
9.4.1 概述209
9.4.2 問題形式化210
9.4.3 HGSRec 模型210
9.4.4 實(shí)驗(yàn)214
9.5 好友增強(qiáng)推薦217
9.5.1 概述217
9.5.2 預(yù)備知識218
9.5.3 SIAN 模型219
9.5.4 實(shí)驗(yàn)222
9.6 本章小結(jié)226
參考文獻(xiàn)226
第四部分平臺篇
第10 章異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)平臺與實(shí)踐230
10.1 簡介230
10.2 基礎(chǔ)平臺231
10.2.1 深度學(xué)習(xí)平臺231
10.2.2 圖機(jī)器學(xué)習(xí)平臺234
10.2.3 異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)平臺236
10.3 異質(zhì)圖表示學(xué)習(xí)實(shí)踐237
10.3.1 構(gòu)建數(shù)據(jù)集237
10.3.2 構(gòu)建Trainerflow 241
10.3.3 HAN 實(shí)踐243
10.3.4 RGCN 實(shí)踐246
10.3.5 HERec 實(shí)踐248
10.4 本章小結(jié)250
參考文獻(xiàn)250
第11 章未來研究方向252
11.1 簡介252
11.2 保持異質(zhì)圖結(jié)構(gòu)253
11.3 捕獲異質(zhì)圖特性253
11.4 異質(zhì)圖上的圖深度學(xué)習(xí)254
11.5 異質(zhì)圖表示方法的可靠性254
11.6 更多的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用255
11.7 其他255
參考文獻(xiàn)256