基于预训练语言模型的文本属性图表示学习及应用--聚文网

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内容简介

文本属性图广泛分布于诸多应用场景之中，其核心挑战在于如何巧妙地融合节点的文本语义特性与图结构的拓扑信息，从而强化节点的表征学习能力，实现高效且精准的学习范式。为应对这一挑战，本书从多个维度对文本属性图进行了综合性的研究探讨，包括文本属性图综合性研究；基准测试与深度思考、细粒度融合节点文本属性的图表示学习、文本属性图上的半监督表示学习、低内存占用的文本属性图表示学习、 GNN-LM紧耦合的文本属性图表示学习、基于变分推断的大规模文本属性图上的表示学习、基于高频感知分层对比选择性编码的文本属性图表示学习、基于文本属性图表示学习的搜索广告系统、基于拓扑驱动语言模型预训练的推荐系统、基于文本属性图表示学习的社交网络对齐等多方面的研究。这些研究不仅深化了我们对文本数据与图结构融合的理解，也为相关领域的实践提供了坚实的理论基础和丰富的案例指导。本书旨在为对图神经网络感兴趣或正在从事相关领域研究与实践的广大读者提供全面而深入的指导。同时，本书也可作为撰写学术论文或进行课题研究的参考书籍，可为学术研究和实际应用提供有力的支持。

第1章绪论 1.1 研究背景与研究意义 1.2 相关工作 1.3 主要挑战 1.4 本书的主要贡献第2章文本属性图综合性研究：基准测试与深度思考 2.1 引言 2.2 相关工作 2.3 CS-TAG：文本属性图上数据集与基准测试 2.3.1 CS-TAG概述 2.3.2 数据集构造 2.3.3 文本属性图上传统学习范式 2.3.4 语言模型上拓扑预训练 2.4 实验部分 2.4.1 属性静态建模对GNN的影响 2.4.2 协同训练范式分析 2.4.3 基于PLM的方法与基于GNN的方法的比较 2.4.4 拓扑预训练方法的有效性分析 2.5 讨论 2.6 总结与展望第3章细粒度融合节点文本属性的图表示学习 3.1 引言 3.2 融合节点属性的图表示学习模型 3.2.1 问题定义 3.2.2 模型框架 3.2.3 基于拓扑结构的目标函数 3.2.4 基于节点属性的目标函数 3.2.5 联合优化算法 3.2.6 讨论 3.3 实验 3.3.1 数据集介绍 3.3.2 对比方法 3.3.3 节点分类 3.3.4 链接预测 3.4 本章小结第4章文本属性图上的半监督表示学习 4.1 引言 4.2 半监督的图表示学习模型 4.2.1 问题定义 4.2.2 模型框架 4.2.3 顺序敏感的图表示学习模型 4.2.4 半监督的图表示学习模型 4.3 实验 4.3.1 数据集介绍 4.3.2 对比方法 4.3.3 网络重构 4.3.4 节点分类 4.3.5 链接预测 4.3.6 参数敏感性分析 4.4 本章小结

基于预训练语言模型的文本属性图表示学习及应用

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