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神经图生成器：使用潜在扩散模型进行特征条件化的图生成
本研究论文介绍了神经图生成器（NGG），它利用条件化的潜态扩散模型进行图生成，具有模型复杂图形模式的显著能力，并能控制图生成过程。NGG 通过图压缩的变分图自动编码器和在潜向量空间中的扩散过程，以图统计概述向量为指导。实验证明 NGG 在各
PDF4 months ago
透过双棱镜：图数据增强在图分类中的光谱视角
通过谱镜游览，我们研究了图属性、其增强以及其谱行为之间的相互作用，并发现在生成增强图时保持低频特征值不变可以在大规模上保持关键属性。这些观察结果启发我们引入了双棱镜（DP）增强方法，包括 DP-Noise 和 DP-Mask，既保留了重要的
PDF6 months ago
来自一般确定性采样模式的矩阵补全
该论文针对低秩矩阵完成算法的理论保证存在严格且近似的情况，可以应用于任何确定性采样计划。通过引入一个图形来解决观察条目的性能问题，论文从理论和实验角度论证了算法的成功性。
PDFa year ago
图注意力变换器
该研究提出了一种图形变换器结构的分类体系，展示了其在分子预测等方面的潜力，探究了其在处理异质性图形及防止过多压缩等方面的效果，并提供了未来研究的方向和挑战。
PDFa year ago
非 IID 图上的联邦图分类
该文介绍了一种基于图聚类的联邦学习框架 GCFL，它通过动态发现基于 GNN 梯度的本地系统集群，从而降低本地系统拥有的图的结构和特征异质性。该框架通过动态时间规整设计梯度序列聚类机制（GCFL +），其有效地应用于各种现实世界的图形分类任
PDF3 years ago
生成 Doppelganger 图：类似但不同
本文提出了一种生成重影图的方法，该图与给定图在许多图属性上相似，但难以用于反向工程，这种方法是图表示学习，生成的对抗网络和图实现算法的组合。通过与几个图生成模型的比较，我们证明了我们的结果几乎不能复制给定的图，但却与其属性密切匹配。我们进一
PDF3 years ago
k-hop 图神经网络
本文介绍一种更有效的图神经网络 ——k-hop GNN，该网络可以从一个节点的 k - 跳邻域中汇总信息并识别基本图属性，可用于节点分类和图分类任务，并在标准数据集上取得较好或可比的表现
PDF5 years ago
词语搭配网络的复杂性：初步的结构分析
本研究探讨了四种不同文体下单词搭配网络的复杂网络特性，并分析了这些网络的全局特性在不同文体下以及同一文体中不同网络类型之间的变化，结果表明除了顶点数量和最大连通组件的大小外，网络特性会经历跳跃和下降的阶段。
PDF11 years ago
图采样的调查与分类
本文系统总结了图采样的目标和方法，并对其关系进行了形式化论证，提供了将理论分析与实际应用桥接的通用框架。通过研究哪些图属性在采样过程中得以保留，展现了一种构造高效估算器的方法，并可以加速一类图算法的实现。此外，文章还讨论了一些高级属性，同时
PDF11 years ago