关键词collective classification
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- MM通过操纵图的结构来攻击基于图的分类
本文主要研究基于图的分类方法的安全和隐私分析，提出了对付 collective classification 方法的对抗攻击方法，并评估了其使用在进攻和隐私防御方面的效果。
- 基于图的安全和隐私分析，通过联合权重学习和传播进行集体分类
本文提出了一种新颖的集合分类框架来解决安全和隐私分析中长期存在的挑战 —— 如何分配边缘权重，以获得更高的精度。通过将学习边缘权重和传播信誉度称为联合优化问题，我们可以同时解决这两个问题，并获得比传统方法更高的准确性。
- AAAI基于列的网络集体分类
该研究介绍了一种新的基于深度学习的模型 (Column Network)，用于在多关系域中进行集体分类，该模型支持任意两个实例之间的多关系，同时支持学习和推理的高效性和准确性。
- MM众包的监督集体分类
本论文提出一种有监督的集成分类算法，旨在确定训练数据（例如，具有已知标签的项目）中可靠的标注者（即加权因子），使用马鞍点算法来确定每个标注者的可靠性，研究结果表明，有监督的方法可以比无监督的方法获得更好的分类准确性，而我们提出的方法优于其他 - 异质信息网络中的基于元路径的集合分类
本文研究异构网络中的集体分类问题，通过研究同类型物体的不同联接路径，引入基于元路径的依赖关系，提出一种新的解决方案 —— 基于元路径的异构集体分类模型（HCC），能够有效地为通过不同元路径相互联接的实例分配标签。
- 关系数据的判别性概率模型
本文提出一种基于 (条件) 马尔科夫网络的框架，可以 effectively 地训练 probabilistic relational models，并使用近似概率推断对多个相关对象进行 collective classification，