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題目： Lorentzian Graph Convolutional Networks 會議： WWW 2021

圖卷積神經網絡（GCN）最近受到了大量研究者的關注。大多數GCN使用歐幾里得幾何學習節點的特征表示，但是對于具有無標度或層次結構的圖，歐幾里得幾何可能會產生較高的失真。近來，一些GCN使用非歐幾里得幾何，例如雙曲幾何，解決以上問題。盡管雙曲GCN展示了其性能，但是現有的雙曲圖操作實際上不能嚴格遵循雙曲幾何，這可能會限制雙曲幾何的能力，從而損害雙曲GCN的性能。 在本文中，我們提出了一種新穎的洛倫茲圖卷積網絡（LGCN），它在雙曲空間的雙曲面模型上設計了統一的圖操作框架。從該框架派生出嚴格的雙曲圖操作，包括特征變換和非線性激活，以確保變換后的節點特征遵循雙曲幾何。此外，基于洛倫茲距離的質心，我們提出了一種優雅的雙曲鄰居聚合方式，以確保被聚合的節點特征滿足數學意義。并且，我們從理論上證明了一些提出的操作等同于在另一類雙曲幾何中的定義，表明所提出的方法填補了雙曲面模型缺乏嚴謹的圖操作的空白。

現有的協同過濾(CF)方法大多是基于匹配的思想設計的，即通過使用淺層或深層模型從數據中學習用戶和項目嵌入，試圖捕獲數據中的關聯關聯模式，這樣用戶嵌入就可以通過設計或學習的相似函數與相關的物品嵌入相匹配。然而，推薦作為一種認知而非感知智能任務，不僅需要從數據中進行模式識別和匹配的能力，還需要對數據進行認知推理的能力。在本文中，我們將協同過濾(CF)提升為協同推理(CR)，即每個用戶知道推理空間的一部分，并在空間中協作進行推理，以估計彼此的偏好。在技術上，我們提出了一個神經協作推理(NCR)框架來連接學習和推理。具體來說，我們整合了表示學習和邏輯推理的能力，其中表示從感知的角度捕捉數據中的相似模式，而邏輯促進了知情決策的認知推理。然而，一個重要的挑戰是在一個共享的體系結構中架起可微分神經網絡和符號推理的橋梁，以進行優化和推理。為解決這一問題，我們提出了一種模塊化的推理體系結構，將AND(∧)、OR(∨)、NOT(?)等邏輯運算學習為蘊涵推理(→)的神經模塊。這樣，邏輯表達式就可以等效地組織成神經網絡，從而在連續空間中進行邏輯推理和預測。與淺層、深層和推理模型相比，在真實數據集上的實驗驗證了我們的框架的優勢。

//www.zhuanzhi.ai/paper/3ef41bd3070325cba6601e2e056e2583

近年來，圍繞著圖卷積網絡(GCN)這一主題的文獻大量涌現。如何有效地利用復雜圖(如具有異構實體和關系類型的知識圖譜)中豐富的結構信息是該領域面臨的主要挑戰。大多數GCN方法要么局限于具有同質邊類型的圖(例如，僅引用鏈接)，要么只專注于節點的表示學習，而不是針對目標驅動的目標共同傳播和更新節點和邊的嵌入。本文提出了一種新的框架，即基于知識嵌入的圖卷積網絡(KE-GCN)，該框架結合了基于圖的信念傳播中知識嵌入的能力和高級知識嵌入(又稱知識圖嵌入)方法的優勢，從而解決了這些局限性。我們的理論分析表明，KE-GCN作為具體案例提供了幾種著名的GCN方法的優雅統一，并提供了圖卷積的新視角。在基準數據集上的實驗結果表明，與強基線方法相比，KE-GCN方法在知識圖譜對齊和實體分類等任務中具有明顯的優勢。

//www.zhuanzhi.ai/paper/3404ccd79333da7c1cbf8e013f258a64

時空圖是描述城市感知數據(如交通速度和空氣質量)的重要結構。基于時空圖的預測為智慧城市提供了許多重要的應用，如交通管理和環境分析。近年來，已有許多用于時空圖預測的深度學習模型被提出，并取得了顯著的效果。然而，設計神經網絡需要豐富的領域知識和專家的努力。為此，我們研究了時空圖的自動神經結構搜索在城市交通預測中的應用，面臨兩個挑戰:1)如何定義搜索空間來捕獲復雜的時空關聯;2)如何學習一個時空圖對應的屬性圖的網絡權值參數。為了解決這些挑戰，我們提出了一個新的框架，名為AutoSTG，用于自動時空圖預測。在我們的AutoSTG中，我們的搜索空間采用了空間圖卷積和時間卷積操作來捕獲復雜的時空相關性。此外，我們利用元學習技術從屬性圖的元知識中學習空間圖卷積層的鄰接矩陣和時間卷積層的核。具體地說，這種元知識是由一個圖元知識學習器來學習的，這個圖元知識學習器在屬性圖上迭代地聚集知識。最后，在兩個真實的基準數據集上進行了廣泛的實驗，證明AutoSTG可以找到有效的網絡架構并取得最先進的結果。據我們所知，我們是第一個研究神經結構搜索的時空圖。

//panzheyi.cc/publication/pan2021autostg/paper.pdf

在推薦系統中，當用戶-物品交互數據稀疏時，常用社會關系來提高推薦質量。大多數現有的社交推薦模型都是利用成對關系來挖掘潛在的用戶偏好。然而，現實生活中用戶之間的互動非常復雜，用戶關系可以是高階的。超圖提供了一種自然的方式來建模復雜的高階關系，而它在改善社會推薦方面的潛力還有待開發。在本文中，我們填補了這一空白，提出了一種利用高階用戶關系增強社交推薦的多通道超圖卷積網絡。技術上，網絡中的每個通道通過超圖卷積編碼一個描述常見高階用戶關系模式的超圖。通過聚合通過多種渠道學習到的嵌入，我們獲得了全面的用戶表示，從而產生推薦結果。然而，聚合操作也可能掩蓋不同類型高階連接信息的固有特征。為了彌補累積損失，我們創新性地將自監督學習融入到超圖卷積網絡的訓練中，以獲取具有層次互信息最大化的連通信息。在多個真實數據集上的實驗結果表明，該模型優于SOTA方法，消融研究驗證了多通道設置和自監督任務的有效性。我們的模型的實現可以通過//github.com/Coder-Yu/RecQ獲得。

雙曲空間提供了豐富的設置來學習具有優越屬性的嵌入，這些屬性在計算機視覺、自然語言處理和計算生物學等領域得到了利用。最近，有人提出了幾種雙曲線方法來學習推薦設置中的用戶和項目的魯棒表示。但是，這些方法不能捕獲推薦領域中通常存在的高階關系。另一方面，圖卷積神經網絡(GCNs)則擅長通過對局部表示應用多層聚合來捕獲更高階的信息。在本文中，我們提出了一個用于協同過濾的雙曲線GCN模型，以一種新穎的方式將這些框架結合起來。我們證明了我們的模型可以在邊緣損失的情況下有效學習，并證明了雙曲空間在邊緣設置下具有理想的性質。在測試時，我們的模型使用雙曲距離來進行推理，雙曲距離保留了學習空間的結構。我們對三個公共基準進行了廣泛的實證分析，并與一組大型基線進行比較。我們的方法實現了非常具有競爭力的結果，并超過領先的基線，包括歐幾里德GCN對等物。我們進一步研究了雙曲線嵌入的性質，并表明它們對數據提供了有意義的見解。該工作的完整代碼可以在這里://github.com/layer6ai-labs/HGCF。

點擊率(CTR)預測在推薦系統和在線廣告中起著至關重要的作用。這些應用程序中使用的數據是多字段類別數據，其中每個特征屬于一個字段。字段信息被證明是重要的，在他們的模型中有一些考慮字段的工作。在本文中，我們提出了一種新的方法來有效和高效地建模場信息。該方法是對FwFM的直接改進，被稱為場矩陣分解機(FmFM，或FM2)。在FmFM框架下，我們對FM和FwFM提出了新的解釋，并與FFM進行了比較。除了對交叉項進行修剪外，我們的模型還支持特定領域的可變維度的嵌入向量，這是一種軟修剪。在保持模型性能的同時，我們還提出了一種有效的最小化維數的方法。FmFM模型還可以通過緩存中間向量來進一步優化，它只需要數千次浮點運算(FLOPs)就可以做出預測。實驗結果表明，該算法的性能優于復雜的FFM算法。FmFM模型的性能也可以與DNN模型相媲美，DNN模型在運行時需要更多FLOPs 。

//www.zhuanzhi.ai/paper/39df3ac3e3acb641f86294a4d6acb39f

圖神經網絡最近的成功極大地促進了分子性質的預測，促進了藥物發現等活動。現有的深度神經網絡方法通常對每個屬性都需要大量的訓練數據集，在實驗數據量有限的情況下(特別是新的分子屬性)會影響其性能，這在實際情況中是常見的。為此，我們提出了Meta-MGNN，一種新穎的預測少樣本分子性質的模型。Meta-MGNN應用分子圖神經網絡學習分子表示，建立元學習框架優化模型。為了挖掘未標記的分子信息，解決不同分子屬性的任務異質性，Meta-MGNN進一步將分子結構、基于屬性的自監督模塊和自關注任務權重整合到Meta-MGNN框架中，強化了整個學習模型。在兩個公共多屬性數據集上進行的大量實驗表明，Meta-MGNN優于各種最先進的方法。

//arxiv.org/abs/2102.07916

藥物相互作用預測是醫療保健機器學習領域的一項重要任務。在本文中，我們提出了一種全新的框架，利用多視角圖對比表示學習來完成藥物相互作用預測。我們不僅關注藥物分子圖，還關注藥物交互關系圖，從多個視角來建模藥物相互作用關系。針對藥物分子圖，我們使用基于化學鍵的消息傳遞機制來聚合信息和基于注意力機制的圖池化層來提取低層藥物分子表示；針對藥物交互關系圖和得到的低層藥物分子表示，我們使用圖卷積編碼器來聚合兩部分信息。此外，我們還提出了一種新穎的圖對比學習組件來平衡兩個視角中包含的信息。在真實數據集上進行的綜合性實驗表明我們的方法優于當前的其他方法。

//www.zhuanzhi.ai/paper/60e34925ef83710eaad29b0e40d124c9

由于不同道路間交通流時空分布格局具有復雜的空間相關性和動態趨勢，交通流時空數據預測是一項具有挑戰性的任務。現有框架通常利用給定的空間鄰接圖和復雜的機制為空間和時間相關性建模。然而，具有不完全鄰接連接的給定空間圖結構的有限表示可能會限制模型的有效時空依賴學習。此外，現有的方法在解決復雜的時空數據時也束手無策:它們通常利用獨立的模塊來實現時空關聯，或者只使用獨立的組件捕獲局部或全局的異構依賴關系。為了克服這些局限性，本文提出了一種新的時空融合圖神經網絡(STFGNN)用于交通流預測。首先，提出一種數據驅動的“時序圖”生成方法，以彌補空間圖可能無法反映的幾種現有相關性。SFTGNN通過一種新的時空圖融合操作，對不同的時間段進行并行處理，可以有效地學習隱藏的時空依賴關系。同時，該融合圖模塊與一種新的門控卷積模塊集成到一個統一的層中，SFTGNN可以通過層堆疊學習更多的時空依賴關系來處理長序列。在幾個公共交通數據集上的實驗結果表明，我們的方法達到了最先進的性能比其他基準一致。

//arxiv.org/pdf/2012.09641.pdf