复杂图上的知识迁移学习

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导读   本文将分享关于复杂图上知识迁移的一些尝试和观点。 主要围绕以下四个部分展开： 1.  图上知识迁移介绍 2.  图数据知识迁移的初步实践 3.   普适场景下的图知识迁移方法-KBL 4.  问答环节 分享嘉宾｜ 毕文东  腾讯  研究员   编辑整理｜于苗苗 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 图上知识迁移介绍 首先介绍什么是图上的知识迁移。 1. 图上知识迁移的定义 图是一种由节点和边构成的数据结构，具有强大的表示能力。真实世界中的大多数数据都可以描述成实体和实体间关系的图结构，例如引文的网络、社交网络以及交通网络、蛋白质网络、分子网络等，是一种非常普遍的数据类型。 2. Data Hungry 问题 真实世界的数据往往不是完美的，常常伴随着 Data Hungry 问题。最常见的 Data Hungry 有两种： 可 用的数据量比较少； 数 据的质量比较低，比 ………………………………