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利用深度 Q 学习和图神经网络生成图着色启发式
本文探讨了深度强化学习在解决图着色问题中的应用，提出了一个名为 ReLCol 的构造启发式方法，该方法结合了深度 Q 学习和图神经网络，通过一种新颖方法对图进行参数化，相对现有的构造算法性能有所提升。在标准基准图上进行了实验证明了强化学习是
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a year ago
用于基准测试图神经网络的图生成模型
提出了一种名为 Computation Graph Transformer（CGT）的图形生成模型，它可以在保证隐私的前提下，生成大规模真实世界图的有效基准图，用于作为 Graph Neural Networks 模型的基准测试。
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2 years ago
KDD
基于相似度和 GNN 的链接预测方法比较研究
本文研究相似性和基于 GNN 的链接预测方法在同构图中的应用，通过在具有不同属性的多个基准图上的实验评估不同方法的性能。
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4 years ago
社区发现算法的比较分析
文章测试了多种算法，并针对新的基准图进行了评估，结果表明 Rosvall and Bergstrom、Blondel et al. 和 Ronhovde and Nussinov 三种算法表现出色，并具有低计算复杂度优势，适用于大型网络分析
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15 years ago
用于测试社区检测算法的基准图
本文介绍了一种新的基准图以测试社区检测算法，并与当前常用的基准图进行比较，结果表明这种新的基准图对算法的测试要比标准基准图更具挑战性。
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16 years ago
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