异构图（HG）也称为异构信息网络，在现实世界中已变得无处不在；因此，HG嵌入（HG embedding）近年来受到了广泛关注，它旨在学习低维空间中的表示，同时保留下游任务的异构结构和语义（例如，节点/图分类、节点聚类、链接预测）
异质图神经网络-李新帅-1原创文章，作者：bfs，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2022/09/26/%e5%bc%82%e8%b4%a8%e5%9b%be%e7%a5%9e%e7%bb%8f%e7%bd%91%e7%bb%9c/
代码变更表示学习技术通常将代码变更进行结构化或序列化的中间表示，并将中间表示输入到表示学习模型以获取代码变更中更细粒度的特征，是众多软件工程任务的重要环节之一。本次报告介绍了2类任…
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多视图聚类技术旨在利用不同视图之间信息的互补性和一致性增强模型的鲁棒性，提高聚类准确率。本次报告首先讲述多视图聚类的基本概念，然后结合两篇算法对完全多视图聚类和不完全多视图聚类方法…
这个漏洞网上的各种中英文分析已经很多了，因此这里我只根据自己的情况做一个小的整理和总结，并将参考的各种相关资料贴上来大家交流学习。 1. CVE-2014-4114 …
Hook技术就是在事件传送到终点前截获并监控事件的传输，像个钩子钩上事件一样，并且能够在钩上事件时，处理一些自己特定的事件。 附件-Android Hook 技术分析.pdf
一、 什么是频繁项集项集是指事项的集合，而频繁项集就是频繁出现在数据集中的项集，说白了就在数据集中“出现次数足够多”的项集。其中，项集的出现频度是指包含项集的事务的数量，简称为项集…
卷积神经网络可以有效提取空间特征，但是它研究的对象还是限制在具有规则空间结构的欧几里得数据。本次学术报告重点…
这次报告讲解了网络表示学习的基本概念，对LINE算法的原理进行了深入讲解，并对网络表示学习算法的应用场景做了…
法律文本可解释性研究是将可解释性研究方法应用到法律文本领域，旨在构建智慧法庭，辅助法官判案，实现法律检索和类案匹配。本次学术报告从案件罪名预测和相似案例匹配两个应用角度进行讲解，对…
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