多模式知识图（MKG）不仅包括关系三重态，还包括相关的多模式辅助数据（即文本和图像），从而增强了知识的多样性。然而，自然的不完整严重阻碍了MKG的应用。为了解决该问题，现有研究采用基于嵌入的推理模型来融合多模式特征后推断缺失的知识。但是，由于以下问题，这些方法的推理性能受到限制：（1）多模式辅助特征的无效融合； （2）缺乏复杂的推理能力以及无法进行多跳的推理，该推理能够推断出更多的知识。为了克服这些问题，我们提出了一个名为MMKGR（多模式知识图推理）的新型模型。具体而言，该模型包含以下两个组件：（1）统一的栅极注意网络，旨在通过充分的注意力相互作用和降低噪声来生成有效的多模式互补特征； （2）一种补充特征感知的增强学习方法，该方法根据组件（1）中获得的特征，通过执行多跳的推理过程来预测丢失元素。实验结果表明，MMKGR在MKG推理任务中的最新方法优于最先进的方法。
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归纳链路预测（ILP）是考虑到新兴知识图（kgs）中未见实体的联系，考虑到KGS的发展性质。一个更具挑战性的场景是，新兴的kg仅由看不见的实体组成，被称为已断开新兴kgs（DEKGS）。 DEKGS的现有研究仅专注于预测封闭链接，即预测新兴KG内部的联系。到目前为止，先前的工作尚未对将进化信息从原始KG到DEKG进行进化信息。为了填补空白，我们提出了一个名为DEKG-ILP的新型模型（由以下两个组成部分组成的dekg-ilp（断开新兴知识图形的归纳链路预测）。 （1）模块CLRM（基于对比的关系特定特征特征建模）是为了提取基于全球关系的语义特征而开发的，它们在原始KGS和DEKGS之间以新颖的采样策略共享。 （2）提出了模块GSM（基于GNN的子图建模），以提取围绕KGS中每个链接的局部子图拓扑信息。在几个基准数据集上进行的广泛实验表明，与最新方法相比，DEKG-ILP具有明显的性能改进，用于封闭和桥接链路预测。源代码可在线获得。
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动态图是指结构随时间变化的图形。尽管学习顶点表示（即嵌入）对动态图的好处，但现有作品仅将动态图视为顶点连接中的一系列变化，忽略了这种动态的至关重要的异步性，在其中每个局部结构的演变都在每个局部结构开始在每个局部结构的演变开始，不同的时间和持续时间在各个持续时间内。为了在图中维持异步结构演变，我们将动态图作为与角度（TOV）和边缘（toe）的时间板相关的时间边缘序列进行创新。然后，提出了一个时间感知的变压器将顶点的动态连接和脚趾嵌入到学习的顶点表示中。同时，我们将每个边缘序列视为一个整体，并嵌入第一个顶点的TOV，以进一步编码时间敏感的信息。在几个数据集上进行了广泛的评估表明，我们的方法在广泛的图形挖掘任务中优于最先进的方法。同时，它非常有效且可扩展，可用于嵌入大规模的动态图。
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图表上的表示学习（也称为图形嵌入）显示了其对一系列机器学习应用程序（例如分类，预测和建议）的重大影响。但是，现有的工作在很大程度上忽略了现代应用程序中图和边缘的属性（或属性）中包含的丰富信息，例如，属性图表示的节点和边缘。迄今为止，大多数现有的图形嵌入方法要么仅关注具有图形拓扑的普通图，要么仅考虑节点上的属性。我们提出了PGE，这是一个图形表示学习框架，该框架将节点和边缘属性都包含到图形嵌入过程中。 PGE使用节点聚类来分配偏差来区分节点的邻居，并利用多个数据驱动的矩阵来汇总基于偏置策略采样的邻居的属性信息。 PGE采用了流行的邻里聚合归纳模型。我们通过显示PGE如何实现更好的嵌入结果的详细分析，并验证PGE的性能，而不是最新的嵌入方法嵌入方法在基准应用程序上的嵌入方法，例如节点分类和对现实世界中的链接预测数据集。
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图形神经网络（GNN）已被广泛用于表示图数据的表示。但是，对图形数据实际上获得多少性能GNN的理解有限。本文介绍了上下文弹出的GNN框架，并提出了两个平滑度指标，以测量从图形数据获得的信息的数量和质量。然后，一种称为CS-GNN的新型GNN模型旨在根据图的平滑度值改善图形信息的使用。证明CS-GNN比不同类型的真实图中现有方法获得更好的性能。
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共享符合跨域顺序推荐（SCSR）是一项新兴而又具有挑战性的任务，在顺序建议中同时考虑共享符号和跨域特征。 SCSR上的现有作品主要基于复发性神经网络（RNN）和图神经网络（GNN），但他们忽略了一个事实，尽管多个用户共享一个帐户，但一次主要由一个用户占用。这一观察结果促使我们通过专注于其最近的行为来学习更准确的用户特定帐户表示。此外，尽管现有的作品降低了较低的权重与无关紧要的相互作用，但它们仍可能稀释域信息并阻碍跨域建议。为了解决上述问题，我们提出了一种基于增强学习的解决方案，即RL-ISN，该解决方案由基本的跨域推荐剂和基于强化的学习域滤波器组成。具体而言，要在“共享”方案中对帐户表示形式进行建模，基本推荐人首先将用户作为潜在用户的混合行为群，然后利用注意力模型在上面进行用户身份识别。为了减少无关域信息的影响，我们将域过滤器作为层次强化学习任务，在该任务中，使用高级任务来决定是否修改整个转移的序列进一步执行任务以确定是否删除其中的每个交互。为了评估解决方案的性能，我们对两个现实世界数据集进行了广泛的实验，并且实验结果证明了与最先进的建议方法相比，我们的RL-ISN方法的优越性。
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共享符号跨域顺序推荐（SCSR）任务旨在通过利用多个域中的混合用户行为推荐下一个项目。随着越来越多的用户倾向于在不同的平台上注册并与他人共享访问特定于域的服务，它正在引起极大的研究关注。现有关于SCSR的作品主要依赖于基于复发的神经网络（RNN）模型的采矿顺序模式，这些模型受到以下局限性：1）基于RNN的方法，基于RNN的方法绝大多数目标是发现单用户行为中的顺序依赖性。它们的表现不足以捕获SCSR中多个实体之间的关系。 2）所有现有方法通过潜在空间中的知识转移桥接两个域，并忽略显式的跨域图结构。 3）没有现有研究考虑项目之间的时间间隔信息，这对于表征不同项目和学习判别性表示的顺序建议至关重要。在这项工作中，我们提出了一种新的基于图的解决方案，即TIDA-GCN，以应对上述挑战。具体来说，我们首先将每个域中的用户和项目链接为图。然后，我们设计了一个域感知图形卷积网络，以学习用户特异性节点表示。为了充分说明用户对项目的域特异性偏好，进一步开发了两个有效的注意机制，以选择性地指导消息传递过程。此外，为了进一步增强项目和帐户级的表示学习，我们将时间间隔纳入消息传递中，并为学习项目的交互式特征设计一个帐户意识的自我发项模块。实验证明了我们提出的方法从各个方面的优越性。
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接触犯罪和暴力会损害个人的生活质量和社区的经济增长。鉴于机器学习的迅速发展，需要探索自动解决方案以防止犯罪。随着细粒度的城市和公共服务数据的可用性越来越多，最近融合了这种跨域信息以促进犯罪预测的激增。通过捕获有关社会结构，环境和犯罪趋势的信息，现有的机器学习预测模型从不同观点探索了动态犯罪模式。但是，这些方法主要将这种多源知识转换为隐性和潜在表示（例如，学区的嵌入），这仍然是研究显式因素对幕后犯罪发生的影响的影响仍然是一个挑战。在本文中，我们提出了一个时空的元数据指导性犯罪预测（STMEC）框架，以捕获犯罪行为的动态模式，并明确地表征了环境和社会因素如何相互互动以产生预测。广泛的实验表明，与其他先进的时空模型相比，STMEC的优越性，尤其是在预测重罪（例如使用危险武器的抢劫和袭击）时。
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下一个利益点（POI）的建议已成为基于位置的社交网络（LBSN）中必不可少的功能，因为它在帮助人们决定下一个POI访问方面有效。但是，准确的建议需要大量的历史检查数据，因此威胁用户隐私，因为云服务器需要处理位置敏感的数据。尽管有几个用于保护隐私的POI建议的设备框架，但在存储和计算方面，它们仍然是资源密集的，并且对用户POI交互的高稀疏性表现出有限的鲁棒性。在此基础上，我们为POI推荐（DCLR）提出了一个新颖的分散协作学习框架，该框架允许用户以协作方式在本地培训其个性化模型。 DCLR大大降低了本地模型对云的依赖性训练，并可用于扩展任意的集中建议模型。为了抵消在学习每个本地模型时在设备用户数据的稀疏性，我们设计了两个自学信号，以通过POI的地理和分类相关性在服务器上预处理POI表示。为了促进协作学习，我们创新建议将来自地理或语义上类似用户的知识纳入每个本地模型，并以细心的聚合和相互信息最大化。协作学习过程可利用设备之间的通信，同时仅需要中央服务器的少量参与来识别用户组，并且与诸如差异隐私之类的常见隐私保护机制兼容。我们使用两个现实世界数据集评估了DCLR，结果表明，与集中式同行相比，DCLR的表现优于最先进的设备框架，并产生竞争结果。
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在本文中，我们考虑了基于参考的超分辨率（REFSR）中的两个具有挑战性的问题，（i）如何选择适当的参考图像，以及（ii）如何以一种自我监督的方式学习真实世界RefSR。特别是，我们从双摄像头Zooms（SelfDZSR）观察到现实世界图像SR的新颖的自我监督学习方法。考虑到多台相机在现代智能手机中的普及，可以自然利用越来越多的缩放（远摄）图像作为指导较小的变焦（短对焦）图像的SR。此外，SelfDZSR学习了一个深层网络，以获得短对焦图像的SR结果，以具有与远摄图像相同的分辨率。为此，我们将远摄图像而不是其他高分辨率图像作为监督信息，然后从中选择中心贴片作为对相应的短对焦图像补丁的引用。为了减轻短对焦低分辨率（LR）图像和远摄地面真相（GT）图像之间未对准的影响，我们设计了辅助LR发电机，并将GT映射到辅助LR，同时保持空间位置不变。 。然后，可以利用辅助-LR通过建议的自适应空间变压器网络（ADASTN）将LR特征变形，并将REF特征与GT匹配。在测试过程中，可以直接部署SelfDZSR，以使用远摄映像的引用来超级解决整个短对焦图像。实验表明，我们的方法可以针对最先进的方法实现更好的定量和定性性能。代码可在https://github.com/cszhilu1998/selfdzsr上找到。
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