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[DL Hacks]Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks

  • 2.
    • nklO0F C4 C J F C J M J , G F FCKJ F C 1 JMF BI • g O0 C C JB KCC 6 FD I 1 G 3 J CF D 4 6 JF 0 N 7 CC • a iO 0 6 K 0 6K .K 6 K 2 J P [f e hT c S d nkRW]m
  • 3.
    • ( )) ) / : C C • ( ) ) ) / : G K R C C • ) / . /: - ) ) . C
  • 4.
  • 5.
    S GKT E KK N E L OC G K R A
  • 6.
    • / 27 - : eo / 2 7 . 5 ub v eo pr eo sj • pr eo 15:2 2: / 2 7 - : 1/-0 R N tg t c n h F l i aG • 7 547 3: 6 235 2 2 2 5 C ( )
  • 7.
    Graph Convolutional Network( ) A • • !" = " + %& (A: , %&: ) '()) = Σ+ !")+ ,: .(0) ∈ ℝ& × 5 : l 3
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
    • 2,2 2,2,2 R M G D • ,12 2 C ) ( N
  • 12.
    • jk 51 0 :1 1 0 1 1 0 Ei • I R _e fn ln d L bC 2 :I 2 :I :1 mIc ao g ao
  • 13.
    0 0 1 10 0 1 0 0 1 0 1 0 1 0 0
  • 14.
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    5 5 11 1 5 8 8 5 5 5 1 1 5 5
  • 16.
    • . / /. / . • / . / :
  • 17.
    2 3 E6 5 B: 45 4 4E 4 2 3 E : 5 6B 4 B 4 :6 2 3 . /6 6 4 .B7 : 4 B 4 74 4 : 4 6B B B 4 B E 4 0 4 0 2 3 , E 4 14 : 4 - 5 77 : E 4 7 4 B E B 4 : 4 7 6 B 7: 54E E
  • 18.
    • V 212 : 3: 3: : A : S GT E FE • : 21 3: : A : -2A 3: : A : . 3: : A : M I G GB
  • 19.