UML类图中的五种关系的耦合强弱比较：依赖<关联<聚合<组合<继承 一、依赖关系： （一）说明 虚线+箭头 可描述为：Uses a 依赖是类的五种关系中耦合最小的一种关系。...因为在生成代码的时候，这两个关系类都不会增加属性。 （二）依赖关系图与代码的对应关系 ?...在生成代码的时候，关联关系的类会增加属性。 （二）关联关系与代码的对应关系 ? PS:Water类与Climate类关联（水与气候关联）。...三、泛化 （一）说明 实线+箭头 可描述为：Is a 泛化也称继承，子类将继承父类的所有属性和方法，并且可以根据需要对父类进行拓展。 （二）泛化关系与代码的对应关系 ?...由于组合要求对象具有良好定义的接口，而且，对象只能通过接口访问，所以我们并不破坏封装性；只要类型一致，运行时刻还可以用一个对象来替代另一个对象；更进一步，因为对象的实现是基于接口写的，所以实现上存在较少的依赖关系
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...一、经纬度距离换算 a）在纬度相等的情况下： 经度每隔0.00001度，距离相差约1米； 每隔0.0001度，距离相差约10米； 每隔0.001度，距离相差约100米； 每隔0.01度，距离相差约...b）在经度相等的情况下： 纬度每隔0.00001度，距离相差约1.1米； 每隔0.0001度，距离相差约11米； 每隔0.001度，距离相差约111米； 每隔0.01度，距离相差约1113米；...二、Geohash距离换算（使用base32编码） 如果geohash的位数是9位数的时候，大概为附近2米 下表摘自维基百科：http://en.wikipedia.org/wiki/Geohash geohash...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
随后，将学习到的子图输入到GNN和正则项中，以进行具有正则化的节点分类。通过最小化正则化的分类损失，HGSL联合优化图结构和GNN参数。...一个是节点特征间的相似性，另一个是节点特征与拓扑间的关系。...给定一个节点 和类型 ，我们将它的特征向量 映射到 维的公共空间，其公共空间的特征向量记为 : 随后，我们根据度量学习来习得适合任务的一阶特征相似性图 ： 其中， 为生成特征相似图的门限...， 为一个相似性度量函数，表示为： 参数为 ，通过为每个关系 学习一个不同的度量学习函数 ，HGSL为每个关系自适应的根据特征相似性生成特征相似图。...具体地，HGSL从首节点和尾节点分别出发，通过度量学习得到特征相似性图 和 ，以头特征相似性图 为例： 得到两个特征相似性图之后，我们使用拓扑信息得到特征传播图： 其中 和 分别表示根据头类型结点和尾类型节点生成的特征相似性图
）的并且具有多模态特征（例如edge可以代表节点之间的社交关系，也可以代表节点之间的主次关系）。...我们的目标就是将所有节点都映射到一个新的特征空间，并且在原始的图结构上相近的节点，在新的特征空间中也是具有强相似性的（和word2vec的思路是一样的）； 但是这个时候就有一个比较重要的地方了，我们要使得原始图结构中...，节点之间的相似性度量的结果和embedding之后的节点之间的相似度度量的结构是接近的（这里对于embedding之后的特征空间的相似性度量方式定义如下图，就是简单的dot product 点积） ?...我们选择哪一种embedding的方法取决于我们如何在原始的图结构中定义相似性，是互相连接的节点具有相似性？还是具有相同的邻居的节点具有相似性？还是具有相同结构作用的节点具有相似性？...w；θ 对应的就是Zu的变换关系。
首先介绍谱聚类其实是保持图上节点之间的相似性对节点进行向量表示。然后介绍了谱聚类的目标函数-最小化原始相似性矩阵与样本向量表示,相似性的乘积，由此导出谱聚类与拉普拉斯矩阵的关系。...谱聚类根据图上节点之间的关系（关系度量：邻域，近邻图，全连接图），构建一个邻接矩阵来描述个节点之间的相似性： 由节点之间关系的对称性，显然相似性矩阵是对称矩阵。...得到图节点的向量表示之后，后面就可以采用常用的聚类算法进行聚类，比如Kmeans。...谱聚类算法流程 确定图上节点关系度量，得到相似性度量矩阵； 根据相似性度量矩阵得到拉普拉斯矩阵； 对拉普拉斯矩阵求解前个最小特征值对应的特征向量，即为节点的向量表示； 采用聚类算法对节点向量进行聚类。...谱聚类特点： 1）相似性度量矩阵限制了数据的表示为。 2）谱聚类对相似性度量矩阵的向量表示存在损失。 3）谱聚类的向量表示数学形式非常漂亮，代码实现方便。
图2 异质信息网络分析的论文分布情况 3.2相似性度量 相似性度量是计算对象之间的相似性，它是许多数据挖掘任务的基础，如搜索、查询、和聚类等。传统的相似性度量往往是度量相同类型对象之间的相似性。...该度量标准定义如下式，它可以基于给定的元路径度量任意类型节点对之间的相似性。由于链接两类节点的不同元路径具有不同的语义和链接关系，因此异质网络中节点对的相似性度量是和元路径相关的。...通过采用路径分解和规范化等策略，该模型本质上是度量初始节点s沿着元路径和终止节点t逆着元路径到达中间类型节点的概率分布的Cos值。HeteSim度量具有一些良好的特征：对称性，值范围位于[0,1]。...此外，可以证明SimRank[8]是HeteSim的特例。表1比较了几种经典相似性度量标准。可以发现HeteSim更具一般性：能够基于任意元路径度量任意节点对的相似性。...例如，通过元路径“UU”（U，M，T分别表示用户，电影，电影类型），可以找到用户的朋友，这实际上对应于社会化推荐；通过元路径“UMU”，可以找到具有相同观影记录的用户，对应于传统的协同过滤；通过元路径“
让我们看看这位学霸是如何巧妙利用节点的“邻里关系”，来选择图数据和改进图神经网络吧！...关系可以是社交网络中用户之间的朋友关系、相似性关系等，或者分子结构图中原子之间的相互关系。 一般在图数据中，节点（实体）的选择是固定的，但是边的构建方法却多种多样。...例如社交网络中，既可以依据用户的相似性，也可以将其交互行为、好友关系构建成边，从而组成网络。...b）图神经网络 图神经网络（GNN）广泛应用于图数据的表示学习。它可以利用图中的关系信息，捕捉到节点邻居的丰富特征，从而提升下游基于图数据的任务表现。...问题来了：什么样的图数据（关系），是适合目前的图神经网络的？ 答案：利用数据关系带来的性能提升，和原始图数据中节点从邻居获取的信息的“数量”和“质量”有关！
当未知恶意异常程序进行检测时，基于规则（YARA等）检测技术需要靠追加规则来实现，无法应对未知恶意异常程序的检测。...此外，由于设备产生的数据量巨大，存在线索难以调查的问题，导致有效攻击线索淹没在背景数据中，基于机器学习检测技术通常具有较高的误报率和漏报率，难以快速识别。...为了检测未知恶意程序，相关研究人员[3]提出MatchGNet，通过数据驱动的方法进行检测，利用图神经网络来学习表示以及相似性度量，捕获不同实体之间的关系，利用相似性学习模型在未知程序与现有良性程序之间进行相似性评分...，发现行为表示与良性程序有区分的未知恶意程序，最终，通过实验证明了有效性。...基于属性图中的异常检测主要是找出在行为模式上与其他节点差异较大的节点。相关基于属性图的检测方法，可以参考文章攻击推理专题-属性图异常检测及在网络安全领域的应用[4]。
目前，通常的做法是将视频和文本编码成紧凑的表示，并使用度量学习在联合潜在公共空间中度量它们的相似性。然而，这种紧凑的全局表示忽略了视频和文本中存在的更细粒度或局部信息，这可能导致表示不足的问题。...方法 在本文中，作者提出了用于视频文本检索的层次对齐网络(HANet)，其目标是对齐不同层次的视频-文本特征，并度量不同公共空间中的相似性。...具体来说，作者收集了三个特征，即 image.png 并使用 image.png 来表示这个特征集，它是图的初始化节点嵌入。通过文本解析而产生的不同语义角色是图的边。...image.png 表示一个one-hot形式的长度为 image.png 表示从节点到节点的边， image.png 节点和之间的相似性，计算如下： 来自GCN层的输出是最终不同级别的表示，其中 image.png...值得注意的是，作者没有在视频中使用关系GCN，原因是每个实体对相应操作的语义角色是未知的。
利用加权的广告点击二部图(Bipartite Graph)结构信息，计算出的查询相关性具有较高的精度。可以有效地实现查询重写。 二、SimRank算法 很多应用领域都须要度量对象之间的相似性。...眼下主要有两大类相似性度量方法：(1) 基于内容(content-based)的特定领域(domain-specific)度量方法，如匹配文本相似度。...计算项集合的重叠区域等；(2) 基于链接（对象间的关系）的方法，如PageRank、SimRank和PageSim等。 近期的研究表明。第二类方法度量出的对象间相似性更加符合人的直觉推断。...它把对象和对象之间的关系建模为一个有向图G = (V, E)，当中V是有向图的节点集合，代表应用领域中的全部对象；E是有向图的边的集合，表示对象间的关系。...对应地，新的计算公式变为： 利用新公式又一次计算上述问题的相似性分数，结果例如以下表。
因此，在应用于任何 GNN 之前，这些问题需要有效的相似性度量来过滤邻居。 如何基于相似性度量自适应地选择最合适的邻居节点（挑战2）。...具体来说，改进包括： 给出了不同实际任务下多关系图神经网络的定义、动机和目标的完整版本；将标签感知的相似性邻居度量从一层扩展到多层以选择相似的邻居； 提出了一种新颖的递归和可扩展的强化学习框架，以通用且高效的方式优化每个关系的过滤阈值以及...多关系图直接将要分类的元素作为节点，将不同标签元素的关键关系作为多重连接，可以广泛应用于具有挑战性的分类任务。...比如，同样的疾病检测任务，多关系图把病人作为多关系图的节点，把具有不同类似症状的病人连接成不同类型的边，从而将任务转换成多分类任务。...最后，最后一层的节点嵌入用于预测。 标签感知的神经相似性度量 为了避免不同类型的节点之间的嵌入过度同化，RioGNN 采用了一个标签感知的神经相似性度量，以确定基于节点属性的最相似的邻居。
节点特征矩阵用于表示每个节点的特征向量，邻接矩阵表示图中节点之间的连接关系。...这些模型通过迭代地聚合节点周围的信息来更新节点的表示。相似度计算：基于学到的节点表示，通过定义相似度度量方法（如余弦相似度、点积相似度等）来计算节点之间的相似度。...SimGNN的优点在于能够利用图数据中的结构信息和节点特征，进行有效的相似度计算。SimGNN在推荐系统、文本匹配、社交网络分析等领域具有广泛的应用。...常见的图核方法包括以下几种：子图同构核（Graph Isomorphism Kernel）：该方法比较两个图中的所有子图，通过计算子图之间的同构关系来衡量图的相似度。...结构相似性指数（SSIM）：综合考虑目标区域的亮度、对比度和结构相似性。基于直方图的相似度：通过计算目标区域的颜色直方图或梯度直方图之间的差异来度量相似度。
它采用自顶而下递归构建这颗属性类别关系树，树的叶子节点便是每个类别，非叶子节点便是属性，节点之间的连线便是节点属性的不同取值范围。...决策树构建后，便从决策树根节点开始从上到下对需要进行类别标注的实例进行属性值的比较，最后到达某个叶子节点，该叶子节点所对应的类别便是该实例的类别。...聚类便是按照某种相似性度量方法对一个集合进行划分成多个类簇，使得同一个类簇之间的相似性高，不同类簇之间不相似或者相似性低。同一类簇中的任意两个对象的相似性要大于不同类簇的任意两个对象。...基于图论的聚类算法 基于图论的聚类算法首先将样本对象构造成一张图，每个对象为图的一个顶点，对象之间的关系(相似度)作为图顶点之间的边值。...然后，采用图论的方法对图进行划分而形成多个子图，每个子图便是一个簇，使得子图内部相似性大，子图间相似性小，称为图划分聚类。
图结构对象的相似性学习问题 图是编码关系结构的一种自然的表示，这种关系结构在许多领域都会遇到。...二进制函数相似性学习问题 这种相似性学习问题非常具有挑战性，因为细微的差异就可以使两个图在语义上非常不同，而具有不同结构的图仍然可以是相似的。...图嵌入模型(Graph Embedding Models) 图嵌入模型是将每个图嵌入到一个向量中，然后在该向量空间中使用相似性度量来度量图之间的相似性。...通常，编辑操作包括添加/删除/替换节点和边缘。 图的编辑距离自然是图之间相似性的度量，在图的相似性搜索中有许多应用。通过这个实验，我们证明了GSL模型可以在极具挑战性的问题上学习图之间的结构相似性。...我们可以看到，当两个图匹配时，注意力权重可以很好地对齐节点，当两个图不匹配时，注意力权重往往集中在度数较高的节点上。然而，这种模式并不像标准注意力模型那样具有可解释性。
换句话说，一个节点的嵌入向量应该基于它的关系和相邻节点。图结构中相似的节点应在向量空间中紧密映射。我们将节点映射到的向量空间称为嵌入空间。...因此它是基于图中相似节点关系密切的假设。 深度优先:首先通过从源节点开始到其深度的路径来探索一个连接链，然后再继续下一个。与同质性相反，这个度量从更广泛的角度捕捉网络中节点的角色。...不是着眼于密切的关系，而是寻找节点的结构角色:例如，它是如何嵌入到更大的社区环境中。这个度量称为结构等价。 可以使用这两种方法来查找节点的上下文——也可以将它们组合在一起。...拥有一组描述每个节点上下文的节点，可以使用这些节点来比较每对节点的上下文相似性。例如，可以应用Jaccard相似性来度量两个上下文重叠的程度。...度量嵌入空间中的相似性，需要使用两个向量的点积，也就是它们之间的夹角。 由于节点 v 在 u 的附近，所以可以逐步优化映射函数 f，以使它们的相似性最大化。
文章证明了现有方法使用的嵌入空间中常见的线性相似性度量不能维持超网络的不可分属性，在此基础上提出的深度模型，可以在保护嵌入空间内，建立起局部与全局邻近区域的非线性元组相似性函数。...为了保留网络结构，作者设计了一个 Autoencoder，通过重构节点的邻居结构来学习节点表示，也就说有相似邻居的节点将有相似的向量表示，每一种节点类型对应一个autoencoder。...模型框架图如下： ? 图是深度超网络嵌入框架 于一阶相似性，本文采用的是multilayer perceptron，分成两个部分。第一部分是模型框架中的第二层，这是个全连接层而且激活函数是非线性的。...此外，每个节点类型对应着一个Auto encoder，因而损失函数是： ? 为了保留一阶和二阶相似性，论文联合最小化目标函数： ?...特别的，本文理论证明了在现有方法中使用的线性相似性度量，无法在嵌入空间中继续保持超网络的不可分属性。
其次，LAGCN使用注意力机制将来自多个图卷积层的嵌入进行组合。最后，基于整合的嵌入对未知的药物与疾病的相关性进行评分。...由于我们有不同类型的特征，我们可以将药物转化为多种类型的特征向量，并根据这些特征使用不同的相似性度量来计算不同的药物-药物相似性。...作者将这两种相似度度量应用在药物的不同特征中，并在后面对这些相似度进行了对比。 (2)疾病与疾病间相似度 作者利用MeSH描述符构造了有向无环图(DAG)，疾病-疾病间相似度就使用图计算出来。...(4)图卷积神经网络 图卷积网络(Graph Convolutional Network, GCN)是一种多层连接的神经网络结构，用于从图结构数据中学习节点的低维表示。...为了建立一个基于GCN的用于学习药物和疾病的低维表示的编码器，我们考虑通过在我们构建的异构图AH上部署GCN来结合节点相似性和药物疾病关联信息。引入惩罚因子μ用以控制相似度在GCN传播中的贡献。 ?
由于作者不仅将父节点和子节点的信息保存到图中，而且还将大量的附加特性保存到图中，所以我们将生成的模板树称为“扩展的Hasse图”。...模板(ITS伪分子的子结构)用红色框起来，叶节点(已知反应的全部ITS)用黑色框起来。第一个模板对应于反应中心。...（较高的相似性分数并不一定保证酶对新底物具有活性） 图7：通过相似度(左)、EHreact(中)和它们的差异(右)计算出的相似性评分SS和混杂性评分SP之间的关系。这些线连接每个系统的SS和SP值。...这一观察结果与所使用的阈值无关，但在相似性度量方面存在根本缺陷，无法区分通才酶（generalist）和专才酶（specialist），因此需要为每种酶设置不同的阈值。...虽然EHreact的评分方案不是简单的化学相似性度量，但它仍然基于常见结构及其相似性。 4.总结 作者介绍了一种新的方法：从一组已知的反应中提取多个反应模板，并利用互信息预测非天然底物的活性。
给定两幅图像生成的局部特征表示集，使用EMD计算它们的结构相似性。EMD是计算结构表示之间距离的度量，最初是为图像检索而提出的。...3.2 EMD for Few-Shot Classification 本次新技术，将mathcal{S}和mathcal{D}分别看作支持集图像和查询集图像对应的特征图，特征图中的每个像素点都是一个带有权重的结点...，而si和dj分别对应各个结点的权重，支持集特征图每个像素点对应的特征向量为ui，而查询集特征图每个像素点对应的特征向量为vj，则两个结点间的运输成本cij可定义为： ?...通过求解上述的线性规划问题，寻找最优的运输方案tilde{mathcal{X}}，则两幅特征图之间的相似性可由下式计算： ? 3.3 End-to-End Training ?...3.5 Structured Fully Connected Layer 将分类器中全连接层后的点乘操作，改为本次技术的EMD距离度量操作，就得到查询集图像与支持集图像的各个类别之间的相似性关系，进而预测分类结果
学习到的相似性度量函数以后可以应用于未见过的节点嵌入集来推断图结构，从而实现归纳式图结构学习。对于部署在像图这样的非欧几里得领域的数据，欧几里得距离不一定是衡量节点相似性的最佳指标。...各种相似性度量函数已用于GNN的图结构学习。根据所利用的信息源的类型，将这些度量函数分为两类：基于节点嵌入的相似性度量学习和结构感知的相似性度量学习。...基于节点嵌入的相似度度量学习 基于节点嵌入的相似性度量函数被设计为通过计算嵌入空间中的成对节点相似性来学习加权邻接矩阵。常见的度量函数包括基于注意力的度量函数和基于余弦的度量函数。...，最近的方法采用了结构感知的相似性度量函数，在节点信息之外还额外考虑了内在图的现有边信息。...相似性度量函数考虑任何一对节点之间的关系，并返回一个完全连接的图，这不仅计算成本高，而且还可能引入噪音，如不重要的边。因此，对所学的图结构明确地强制执行稀疏性是有益的。
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