图谱动态｜学苑周刊 NO.172

记者调查+知识图谱

国际调查记者协会（ICIJ）的Datashare平台近日注入了Neo4j图数据库的功能。Datashare是一款免费的开源研究平台，过去四年已有超过20,000次的下载。新插件将Neo4j图数据库的管理系统整合到Datashare中，为调查记者提供更便捷的图表分析工具，助力连接人物和企业实体。

该插件的引入简化了图数据库的创建过程，减少手动操作步骤，通过自动化生成由Datashare索引的文档中的命名实体（人物、组织和地点）驱动的图数据库，使调查记者能够更快速地深挖数据，直观呈现企业实体之间的关系，自动将信息转化为图表，使得调查过程更加高效迅捷。

通过整合Neo4j插件，Datashare平台的数据分析变得更加高效便捷，使调查记者能够更深入地挖掘信息，推动调查工作的进展。该平台的不断进化为调查领域的数据分析提供了新的可能性。

http://t.nxw.so/8hpCj

—--| 会议讲座 |--—

ICIM 2024

2024年第十届信息管理国际会议(ICIM2024)将于2024年3月8日至10日在英国剑桥大学举行。ICIM2024的主要目的是提供一个国际平台，以展示和发布《世界科学》信息管理和信息系统应用相关主题的最新科研成果。这次会议为与会代表提供了交流新思想、建立研究和业务联系以及建立潜在合作的全球伙伴关系的良好机会，衷心希望这次会议能够推动相关科学和学术领域的进步。

会议详情：http://www.icim.org

人工智能和网络安全虚拟峰会

加利福尼亚州圣何塞，Trellix 宣布将于 2024 年 2 月 28 日至 29 日举行由 Amazon Web Services （AWS） 赞助的 AI 和网络安全虚拟峰会 The New Frontier in Cybersecurity：AI's Risk and Opportunity。峰会与会者将学习如何使用人工智能防御网络犯罪分子，为什么人工智能聊天机器人会带来风险，如何防止数据泄露，以及如何利用人工智能的力量来加快响应时间，提高SOC效率，并减少调查时间。

会议详情：https://sourl.cn/tvZbR5

—--| 论文推荐 |--—

本周推荐的是发表于VLDB 2023的论文：NeutronStream: A Dynamic GNN Training Framework with Sliding Window for Graph Streams，该文提出一个动态GNN训练框架NeutronStream，作者来自东北大学和华为。

现有的图神经网络（GNN）训练框架旨在帮助开发人员轻松创建高性能的GNN实现。然而，大多数现有的GNN框架假设输入图是静态的，而大多数真实世界的图是不断变化的。虽然已经出现了许多动态GNN模型，但这些动态GNN的训练过程与传统GNN有很大不同，这是因为动态GNN同时捕获了图更新的空间相关性和时间相关性。这对设计动态GNN训练框架提出了新的挑战。首先，传统的分批训练方法无法捕捉实时的图结构变化信息。第二，时间依赖性使得并行训练难以设计。第三，缺乏对用户有效实现动态GNN的系统支持。

该文提出了NeutronStream，一个用于训练动态GNN模型的框架。NeutronStream将输入的动态图抽象为按时间顺序更新的事件流，并使用优化的滑动窗口处理该流，以增量方式捕获事件的时空依赖性。此外，NeutronStream提供了一个并行执行引擎来进行顺序事件处理，如下图所示。

NeutronStream还集成了图存储，支持动态更新，如下图所示。

NeutronStream还供了一组易于使用的API，允许用户表达其动态GNN，如下图所示。

实验结果表明，与最先进的动态GNN实现相比，NeutronStream实现了1.48倍至5.87倍的加速，平均精度提高了3.97%。

该论文链接https://www.vldb.org/pvldb/vol17/p455-chen.pdf，代码链接https://github.com/iDC-NEU/NeutronStream，感兴趣的读者可以关注。