GNN

RGCN

Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks

好家伙我这是对RGCN从根源的了解错误了属于是

这居然本身是用于关系型数据的

而网络是不规整的关系型数据，所以其不存在平移不变形（每个节点的周围邻居数不固定），这就使得传统的 CNN 方法无法直接应用于网络中。

key words

knowledge base

GCN

平移不变性与局部连接性

deepWalk与node2vec

node2vec

graph LR 
1(Node Embeddings)--学习到节点与邻居的关系-->2(下游任务)
3[生成的序列]--图表示学习-->4[得到节点表示,用于下游任务]

NLP领域：Word2Vec

• Skip Gram+Negative Sampling
• Negative Sampling
  • softmax–multiple sigmoid

word2vec->图嵌入领域

• DeepWalk
  • random walk

• node2vec
  • bias random walk

metapath2vec及其变种

metapath2vec:基于metapath的随机游走