KDDJun, 2020

DyHGCN: 一种用于学习用户动态喜好的动态异构图卷积网络，用于预测信息扩散

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TL;DR该研究提出了一种基于动态异质图卷积网络 (DyHGCN) 的信息扩散预测方法，结合社交网络和动态扩散图，编码时间信息以学习用户的动态偏好，并应用多头注意力来捕捉当前扩散路径的上下文依赖性，实验结果表明 DyHGCN 在三个公共数据集上明显优于现有的模型，这显示了该方法的有效性。
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发现论文，激发创造
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    Dec, 2022

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    Apr, 2022

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    Nov, 2018

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    Dec, 2023

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    Aug, 2022

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    Jun, 2024

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    Jul, 2019

  • DHGCN：自监督点云学习的动态跳跃图卷积网络

    我们提出了一种名为 DHGCN（Dynamic Hop Graph Convolution Network）的方法，通过学习点部件之间的上下文关系来提取点云中的局部特征，并利用学习到的跳跃距离作为输入进行图注意聚合，通过自我监督方法实现了最先进的性能。

    Jan, 2024

  • HeteGCN：面向文本分类的异构图卷积网络

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    提出了一种基于动态异构图和节点重要性网络学习框架的方法来预测新发表论文的未来引用趋势，采用动态异构网络嵌入模块、节点重要性嵌入模块和对数正态分布来进行多面的论文节点表示和联合预测，通过实验证实该方法显著优于目前最先进的方法。

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