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15种图形神经网络应用场景综述
  • 2021-04-20 14:19

社会影响预测

社会影响预测侧重于朋友行为的影响,尤其是在社交网络中。比如社交网络上有些朋友买了一件衣服,他/她也会买吗?DeepInf以社交图为输入,为用户学习网络嵌入(一种潜在的社交表示)。结合下面(d)中的手工制作特征,预测社会影响,比如V是否会观看广告片段(步骤f)。在训练过程中,将预测结果与真实值进行比较,学习网络嵌入。

电子健康档案建模

我们可以用图来建立医学本体的模型。下面是一个用DAG(有向无环图)表示本体的例子。

为了使用本体,我们通过将嵌入的E与其父节点相结合,学习了一个为节点C嵌入的网络G。为了进行预测,我们将本体知识G与当前访问的xt相乘,并通过神经网络传输。例如,它们可以是诊断预测任务或心力衰竭预测任务。利用RNN网络,模型可以通过以前的访问信息得到进一步的增强。

下面是一个散点图,用t-SNE表示不同疾病的最终代表g。

药物发现和合成化合物

DNN可以训练成千上万的化学结构来编码和解码分子,并根据潜在的特征来构建预测器来估计化学性质。例如,我们可以学习一个自编码器来编码分子的图形表示,然后用解码器重建分子。目的是学习一种潜在的表示,并使重建损失最小化。我们可以使用这种潜在的表示来预测药物与另一种DNN药物的合成可及性和相似性(下面的绿色网格)。

这些潜在表达式允许研究人员通过干扰已知的化学结构或在分子之间插入简单的操作,在潜在空间中自动生成新的化学结构。

这是麻省理工学院的另一个项目,该项目将深度学习应用于图形对象,以发现新的抗生素。

开放式催化剂项目是利用人工智能发现可再生能源储存新催化剂的另一个例子。

推荐系统

对象可以在视觉上相似,但实际上它们是完全不同的对象。例如,下面第一行包含的对象与左边预期的图像查询非常不同,尽管它们在视觉上是相似的。

在Pinterest中,引脚连接在一起形成图形。Pinage是一个随机行走的GCN,它学习在Pinterest图形中嵌入节点(图像)。如此巨大的图形中的卷积是低效的,因为图形包含数十亿个对象。相反,Pinterest动态地构建这些图形。它采用加权抽样,根据就诊次数模拟随机行走。这个过程建立一个动态的、更小的图,卷积后用于嵌入计算节点。

在Uber Eats上,它使用GraphSage进行推荐。

挑战一个名人、企业或产品,设置一个挑战,以此吸引消费者和媒体的注意力,让媒体关注并报道结果,把自己变成可读的新闻炒作。对于爱看热闹的人来说,反对的声音越强烈,就越热情。差异化的心理感应,让读者在不知不觉中对炒作有了一个完整的认识。结果不置可否,炒作意识已经达到。
由于媒体门槛很低,可以获得的流量非常大。越来越多的企业或个人通过自媒体推广自己的公司和产品。这个类似于炒作和营销,就不多说了。有兴趣可以试试一两个自媒体平台。网络炒作一直是运营商常用的方法之一。营销人员需要规划和实施活动,将活动暴露在公众眼前,没有任何门槛地参与其中,通过活动塑造公司的良好形象,有利于企业的长久发展。


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