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具有个性化 PageRank 应用的差分隐私图扩散
本研究提出了一种新颖的图扩散框架，通过使用噪声扩散迭代对每条边提供不同的隐私保证，以保护图数据的隐私。通过引入 Laplace 噪声和基于度的阈值函数来减轻低度节点引起的高灵敏度。我们的隐私损失分析是基于迭代的隐私放大方法，并通过引入一种新
PDF12 days ago
基于能量的图神经网络的认知不确定性
在具有相互依赖数据的领域中，如图形数据，量化图神经网络 (GNN) 的认知不确定性是具有挑战性的，因为不确定性可以在不同的结构尺度上产生。我们提出了 GEBM，一种能量模型（EBM），通过聚合来自图扩散引起的不同结构级别上的能量，提供高质量
PDFa month ago
多条件图传播的神经架构搜索
使用基于图扩散的神经网络架构搜索方法，通过离散条件图扩散过程生成高性能神经网络架构，并应用多条件无分类器引导方法来共同施加高准确性等约束。
PDF4 months ago
LightGCN: 评估和增强
本论文在图推荐算法中分析了 LightGCN。尽管图卷积网络最初的设计是用于图分类，但非线性操作并不总是必要的。LightGCN 能够实现嵌入的线性传播，从而提升性能。我们重现了原始发现，评估了 LightGCN 在不同数据集和指标上的鲁棒
PDF7 months ago
ICML用于图对比学习的随机舒尔补视图
本文介绍了一种基于 Schur 补的随机拓扑增强器，用于图对比学习，通过生成无偏的 Schur 补近似值，提出了一种有效的图像增强方法，实验结果表明该方法在节点分类和图分类任务中达到了最先进的效果。
PDFa year ago
KDD基于变分自编码器的图扩散源定位用于图反问题
本文提出了一种基于概率模型的通用框架：SL-VAE 来定位任意扩散模式下的扩散源。SL-VAE 利用前向扩散估计模型和深度生成模型，近似扩散源分布并量化不确定性。最后，通过导出一个统一的目标函数，强制模型在任意扩散模式下进行泛化。在 7 个
PDF2 years ago
WWW可逆图扩散神经网络用于源定位
本文提出了一种基于可逆的有效图扩散模型的通用框架，用于在图上进行源定位，该模型可处理包括难以在端到端方式中对图扩散模型的逆过程建模、难以确保推断出的来源的有效性以及源推断的效率和可伸缩性等主要挑战。
PDF2 years ago
图神经扩散网络用于半监督学习
GND-Nets, a new graph neural network that exploits local and global neighborhood information, is proposed to mitigate th
PDF2 years ago
KDD基于热核的社区发现
本研究提出了一种确定性的本地计算热核扩散的算法，用于研究其产生的社区，并与 PageRank 扩散进行比较，实验结果表明，热核社区具有更好的导度和识别性能。
PDF10 years ago