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multiple graphs
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连续产品图神经网络
本文介绍了连续乘积图神经网络 (CITRUS)，它是一种基于张量偏微分方程的多域数据处理方法，通过利用连续热核的可分离性来实现高效的图谱分解，从而解决了离散方法的局限性，并在交通和天气时空预测数据集上展示了优越的性能。
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a month ago
带参数化图分布的图神经网络
通过使用潜变量来参数化和生成多个图形，该研究采用期望最大化（EM）框架基于多个图形获得网络参数的极大似然估计，在涉及不确定性的图形中取得了较基准模型更好的性能改进，如异构图形上的节点分类和化学数据集上的图形回归任务。
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8 months ago
AAAI
GLCC: 用于图级聚类的通用框架
本文提出了一种面向多个图形的一般图级聚类框架，名为 GLCC，它使用对比学习技术，包括实例级和聚类级联合优化表示学习，以及使用邻域感知伪标签来奖励优化表示学习的过程。实验证实，GLCC 比其他竞争基线方法表现更好。
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2 years ago
KDD
部分对齐的图卷积网络跨网络学习
本文提出了部分对齐的图卷积网络模型，旨在通过模型共享，正则化以及对齐重建等多种方法在多个图模型中学习节点表示，并在现实世界的知识图谱和协作网络中进行了广泛实验，证明了该方法在关系分类和链接预测等任务上的卓越表现。
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3 years ago
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