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宣讲家
2019年08月25日 05:11

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首先任意的输入特征之间通过笛卡尔积生成合成特征。该步骤后,特征数量将以二次方式增加·接下来,从合成特征中选择最重要的特征子集(使用例如VarianceSelector和RandomForestSelector)在过去几年时间,图卷积神经网络(GNN)快速发展,一系列的研究论文以及相关的算法问世:例如GCN,GraphSAGE和GAT等,研究和测试结果表明,它们能够比传统图表示学习更好的抽取图特征。腾讯拥有庞大的社交网络(QQ和微信),同时拥有大量对图数据进行分析的需求,而图表示学习正是这些分析的基础,因此腾讯内部对GNN有着强烈的需求,这也是我们开发PyTorchOnAngel的主要原因之一。

如图7所示,这种特征合成方法线性地增加特征数量,避免了维度灾难。在Higgs数据集上的实验表明合成的特征能有效地提高模型精度(如表1所示)。betway必威中国哪吒票房新纪录;港铁有法不依,更被质疑在暴乱后开动“暴徒列车”,掩护暴徒逃离,包括21日安排专车接载暴徒离开元朗站。

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