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基于数据驱动的自主系统内部图生成器
该研究介绍了一种新颖的基于深度学习的合成图生成器，用于表示互联网中自治系统（AS）内部的图结构，称为互联网深度生成图（DGGI）。同时，还提出了一个来自 Internet Topology Data Kit（ITDK）项目的真实自治系统内部
PDFa year ago
用于基准图学习的合成图形生成
本文介绍了如何利用合成图形进行基准测试，以深入研究不同类型的图学习算法科学性能，研究结果显示我们的框架为无监督和有监督图神经网络模型提供了洞见。
PDF2 years ago
KDDGraphWorld: 通过虚构图形为 GNNs 提供实际见解
本研究提出了一个名为 GraphWorld 的基于人工合成图形的 GNN 模型基准测试方法，可以为 GNN 提供可调、可伸缩和易于使用的基准测试环境，并可以随机生成大量统计差异的数据集，经过实验表明，它可以揭示出传统基准测试中未观测到的模型
PDF2 years ago
预训练图神经网络用于通用结构特征提取
本文提出一种预训练框架，使用合成图纹理来获取通用图结构信息，提高了已训练模型在不同下游任务上的性能。
PDF5 years ago
MM从结构属性预测图分类
论文研究网络分类问题，使用实际网络和人工生成的图模型，证明不同领域的复杂网络有着独特的结构属性，并能够使用少量简单的结构属性予以预测其类别。
PDF6 years ago
网络分类和归类
本文是第一篇对网络类别（如社交网络和网页图形）进行大规模研究以确定它们是否互不相同（使用实际网络和合成图形的两个类别）的论文。使用随机森林分类器在真实和合成网络中实现了 94.2％的分类准确度。本研究发现：不同领域的实际网络具有独特的结构属
PDF7 years ago
流体社区：一种竞争性、可扩展和多样化的社区检测算法
引入了基于流体相互作用的社区检测算法 (Fluid Communities)，它使用了代表计算成本和可扩展性的传播方法学，能够在合成图中高效准确地识别可变数量的社区，并且与其他算法找到的社区相比具有明显的差异。
PDF7 years ago