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KDD
通过全局和局部关系交互进行欺诈检测
关系感知图神经网络与变形器网络结合,同时将本地和全局特征嵌入目标节点,通过注意力融合模块和跳跃连接将全局嵌入与本地嵌入合并,在两个公共数据集和一个工业数据集上验证了其卓越性能。
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4 months ago
用于交通预测的消息传递神经网络
本文探讨了在交通预测中基于道路网络建模的方法并提出一种基于信息传递的图神经网络来捕捉节点之间的互动,使用真实数据和合成数据的试验表明该方法在交通预测中具有优越性。
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a year ago
不变层用于具有不同类型节点的图
该论文研究了神经网络在输入排列不同时的不变性,针对异构图数据,提出了保留节点类型排列的线性层公式,实验表明该方法可以更有效地学习节点交互。并对张量层大小问题进行了探究,发现对于 $n$ 个节点的图数据,张量大小的上限为 $n$,优于之前的结
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a year ago
面向时间性图的交互顺序预测
本研究旨在预测节点交互的顺序,以实现对于静态和时间图中链接预测的改进。
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a year ago
KDD
异构图上基于邻域的高效交互模型推荐
本论文提出了一种名为 NIRec 的邻域交互模型,旨在提高基于异构信息网络的推荐性能,通过探索节点互动模式并采用卷积方式进行有效的学习,本模型较现有方法表现更佳。
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4 years ago
WWW
基于节点图神经网络的服装搭配学习
本文提出一种将时装搭配表示为图形,并基于节点间的交互关系通过节点感知的图形神经网络来预测搭配的兼容性得分的方法。实验结果表明,所提出的方法在填空和兼容性预测两个任务上均表现出较高的优越性。
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5 years ago
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