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原来GNN这么好上手,OMG!用它!

引言 GraphLearn(GL)是阿里巴巴开源的一个大规模图神经网络平台,本文将对GL的接口做基本介绍,帮助用户快速上手。项目地址:https://github.com/alibaba/graph-learn 。 图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)将深度神经网络技术应用于图结构上,通过递归地聚合邻域特征信息来表征顶点,GNNs的算法框架通常为Sample-Aggregate-Combine,如下Algorithm 1所示。 GNNs应用在推荐系统、数据挖掘、自然语言处理、知识图谱等领域中,比如在阿里的一个典型的推荐场景中,利用“用户-商品”,“商品-商品”的二部图预测一个用户是否会购买某个商品。 根据图神经网络的Sample-Aggregate-Combine框架,我们不难想象,一个完整的图神经网络的任务从端到端,可以粗略地分为图数据准备、构图、采样、查询、模型构建、训练、预测几个阶段。 从一键运行到深度定制 GL基于大规模异构图的场景,提供了一套简洁灵活的API,加速图神经网络的开发。 图神经网络学习有两种方式,一种是在全图上通过邻接矩阵计算,比如...

go-mir v2.3.2 发布,用 Go 结构体标签定义 handler 路由信息的辅助库

go-mir v2.3.2发布了,支持多个web框架,自带mirc脚手架,零基础开发web应用,方便快捷。 新增特性: 添加echo, iris, macaron的支持,mirc自动生成相应web框架样式的接口代码; 支持多层次Group定义,优化生成代码的包名命名方式; 支持使用多goroutine更快速的自动 生成接口代码; 简要介绍: go-mir v2 是参考grpc使用方式,使用golang内置的结构体标签定义路由信息,通过代码生成的方式生成接口代码,业务逻辑只要实现了接口,注册接口实现的对象到相应的web引擎,启动后就可以对外通过RESTful接口获取服务。大致框架如下: 功能特性: 使用Go结构体标签定义handler路由信息; 自动根据定义的结构体标签信息生成handler接口,开发者实现相应接口后注册到router,与gRPC的使用方式类似; 内置支持gin、go-chi、mux、httprouter、echo、iris、macaron的代码生成器; 自带脚手架mirc自动生成gin、go-chi、mux、httprouter、echo、iris、macaron样式的...

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