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自COVID-19疫情爆发以来,基于图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)的流行病学建模研究得到了广泛的关注。传统机理模型在数学...
时间序列是记录动态系统测量值的主要数据类型,由物理传感器和在线过程(虚拟传感器)大量生成。因此,时间序列分析对于揭示可用数据中隐含的信息财富至关重要。随着图神经...
作者:Xu Zheng1∗, Farhad Shirani1∗, Tianchun Wang2, Wei Cheng3, Zhuomin Chen1, Haif...
图结构数据在多个领域展现了其普遍性和广泛的适用性,例如社交网络分析、生物化学、金融欺诈检测以及网络安全等。在利用图神经网络(Graph Neural Netwo...
论文题目: VQGraph: Rethinking Graph Representation Space for Bridging GNNs and MLPs
几何图是一种具有几何特征的特殊图形,对于建模许多科学问题至关重要。与通用图不同,几何图通常展现出物理对称性,如平移、旋转和反射,使得现有的图神经网络(GNNs)...
在该综述中,作者重点分析了近三年(2020-2023)超过300篇文章,聚焦于两个主要方向:一是知识图谱驱动的多模态学习(KG4MM),探讨知识图谱如何支持多模...
大规模图的分析对计算效率和资源需求提出了重大挑战。最近,图缩合(Graph Condensation)作为一种解决方案出现,以解决图数据量不断增加所带来的挑战。...
今天给大家分享的是国防科技大学刘新旺老师团队发表在IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYS...
本文主要介绍我们在图异常检测方向的工作PhoGAD: Graph-based Anomaly Behavior Detection with Persisten...
在大规模图数据集上进行GNN训练是一个艰巨的挑战。特别是在增量学习和图结构搜索这些经常需要重复训练的场景中,训练图模型不仅消耗大量时间,还对显存和计...
今天给大家介绍的是美国伊利诺伊大学及字节跳动发表在ICML的一篇文章:DECOMPDIFF: Diffusion Models with Decomposed...
链接: https://ieeexplore.ieee.org/document/10184514
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.17617.pdf
图神经网络(GNNs)已经成为捕捉复杂依赖关系的强大表示学习工具,在多样化的图结构数据中表现出色。尽管在广泛的图挖掘任务中取得了成功,但GNNs也引起了关于其可...
这篇文章提出了一种新的生成式检索推荐系统的范式TIGER。当前基于大规模检索模型的现代推荐系统,一般由两个阶段的流程实现:训练双编码器模型得到在同一空间中que...
长久以来,推荐任务被视为判别式任务(Learning to Classify):给定用户的交互历史,基于判别式的传统推荐模型通过优化正样本(观察到的用户交互)和...
在大模型时代,图机器学习面临什么样的机遇和挑战?是否存在,并该如何发展图的大模型?针对这一问题,清华大学朱文武教授团队首次提出图大模型(Large Graph ...
图神经网络(GNN)是一类专门针对图结构数据的神经网络模型,在社交网络分析、知识图谱等领域中取得了不错的效果。近来,相关研究人员在GNN的可解释性、架构搜索、对...
论文标题:NAGphormer: A Tokenized Graph Transformer for Node Classification in Large ...
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