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Edge2Node: 将边预测减少为节点分类
本文介绍了一种称为 E2N（Edge2Node）的新方法，通过在图 G 的基础上创建新图 H，将边预测任务降低为 H 上的节点分类任务，从而直接获得每个边的嵌入，无需使用评分函数，该方法在任何边预测任务中都具有出色的性能和较低的计算成本。
PDF8 months ago
CornerFormer: 提高角点表示以进行细粒度结构重建
本论文提出了一种改进的角落表征方法，将角点检测和边缘预测之间的知识融合，建议角点候选者在四个 heatmap 通道中提出，定量和定性评估证明该方法能够更好地重建细粒度结构，并取得了比最先进的 Corner 和 Edge 模型更好的表现。
PDFa year ago
ProScript：基于预训练语言模型的部分排序脚本生成
本论文通过使用神经语言模型，演示了一种新的方法来生成高质量的标准脚本，同时定义了两个互补的任务，即边缘预测和脚本生成，这一方法可以克服以前脚本收集困难的问题。
PDF3 years ago
公平性对于最优传输的边缘预测
本文主要研究了图中预测任务的算法公正问题，提出了一种嵌入不可知的修复过程以实现组内和个体的公正权衡，并在实验中验证了该方法对不同公正概念和预测准确性的显式控制能力。
PDF4 years ago
AAAI为推荐系统检测有效特征交互
利用图神经网络方法和基于 L0 激活正则化的边缘预测技术，自动检测有益于提升推荐准确性的特征交互作用，取得了比现有方法更好的准确性表现。
PDF4 years ago
AAAI图神经网络的数据增强
本文介绍了一个名为 GAug 的图数据增强框架，并讨论了在图形神经网络 (GNN) 上进行数据增强的实际动机、考虑因素和策略，重点介绍了如何通过神经边缘预测器有效地提高节点分类性能。实验结果表明，通过 GAug 的数据增强可以提高 GNN
PDF4 years ago
WWW从路径聚合中学习图中的边属性
LEAP 是一种基于图的训练性通用框架，它利用局部结构、拓扑和标签等信息预测边的存在和属性，它可应用于各种问题，例如链接和用户评分预测。通过在多个大型数据集上的实验，证明了它至少与当前最先进的方法（如 SEAL 和 WLNM）相当，能够匹配
PDF5 years ago