本期将分享近期全球知识图谱相关
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Neo4j
图数据库Neo4j近期已从Noteus Partners筹集 5000 万美元，巩固了其 20 亿美元的估值，为 IPO 做准备。这笔资金将支持知识图谱和企业 AI 的持续创新。Neo4j 年收入已超过 2 亿美元，在过去 3 年增长了一倍，这得益于其图技术对于提高生成式人工智能 (GenAI) 结果的准确性、透明度和可解释性至关重要。企业对 Neo4j 云产品的需求也推动了增长，该云产品在过去三年中增长了五倍，并与领先的云超大规模企业和生态系统领导者建立了合作伙伴关系。Gartner® 在其 2024 年 5 月 10 日发布的《探索图形分析的主要用例》报告中预测：“到 2025 年，图形技术将用于 80% 的数据和分析创新，高于 2021 年的 10%，从而促进整个企业的快速决策。”
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由中国计算机学会（CCF）主办，CCF区块链专业委员会、上海浦芯未来互联网技术研究院、上海零数科技有限公司联合承办的第七届CCF中国区块链技术大会（CBCC 2024）将在上海市徐汇区举办。当前数据已成为推动经济发展的核心引擎，数据在构建新发展格局中发挥着至关重要的作用。区块链作为数据要素的重要支撑技术，需充分发挥自身优势，最终实现区块链应用价值最大化。本次大会拟邀请来自全国高校、产业界、金融机构、政府以及区块链领域的知名专家学者、业界精英。通过大会特邀报告、技术专题坛报告、展览展示等形式对区块链技术进行深入交流，共同解析国家战略、展望区块链产业趋势、分享实践经验、探究发展路径。
第15届IEEE知识图谱国际会议（ICKG）-第九届数据挖掘与大数据国际会议将于12 月 11 日至 12 日在阿联酋阿布扎比举行。IEEE国际知识图谱大会是一个重要的国际性会议，今年和ICDM2024（CCF B）联合举办，旨在展示知识工程、知识图谱、图学习等相关研究方向的原创研究成果，探讨机遇和挑战，以及交流和传播创新的实际开发经验。ICKG 2024旨在吸引来自知识工程、表示学习、大数据分析、统计学、机器学习、模式识别、数据挖掘、知识可视化、高性能计算和万维网等各个领域的研究人员和应用开发人员。欢迎赐稿参会，共同研讨。
本周推荐的是ICLR 2023上的论文：Do We Really Need Complicated Model Architectures For Temporal Networks?，该文提出了GraphMixer，一种简单的架构，通过MLP对时态图信息进行处理，启发我们重新思考更简单模型架构的重要性。作者来自宾夕法尼亚州立大学，伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校和梅塔公司。
递归神经网络（RNN）和自注意力机制（SAM）是提取时空信息用于时间图学习的主要方法。有趣的是，作者发现虽然RNN和SAM都能带来良好的表现，但在实践中两者并非必需。在该文中，作者提出了GraphMixer，这是一个在概念和技术上都非常简单的架构，由三个组件组成：1. 仅基于多层感知器（MLP）的连结编码器，用于总结时间连结的信息；2. 仅基于邻居均值池化的节点编码器，用于总结节点信息；以及3. 基于MLP的连结分类器，根据编码器的输出进行连结预测。尽管GraphMixer很简单，但在时间连结预测基准上表现出色，收敛速度更快且泛化性能更好。这些结果激励作者重新思考简单模型架构的重要性。
该文的时间编码和总体架构如下图所示：
该文源代码、数据和其他材料已在https://github.com/CongWeilin/GraphMixer上提供，感兴趣的读者可以关注。
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内容：袁知秋、胡喆媛、程湘婷、王图图
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