Data Augmentation on Graphs: A Technical Survey
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zhou, Jiajun, Xie, Chenxuan, Gong, Shengbo, Wen, Zhenyu, Zhao, Xiangyu, Xuan, Qi, Yang, Xiaoniu |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2022
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Clarify Confused Nodes via Separated Learning
di: Zhou, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhou, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2023)
PathMLP: Smooth Path Towards High-order Homophily
di: Zhou, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhou, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Rethinking Graph Transformer Architecture Design for Node Classification
di: Zhou, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Ethereum Fraud Detection via Generative and Contrastive Self-supervision
di: Jin, Chenxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jin, Chenxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mixing Signals: Data Augmentation Approach for Deep Learning Based Modulation Recognition
di: Xu, Xinjie, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Xu, Xinjie, et al.
Pubblicazione: (2022)
MDM: Advancing Multi-Domain Distribution Matching for Automatic Modulation Recognition Dataset Synthesis
di: Xu, Dongwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Dongwei, et al.
Pubblicazione: (2024)
CrossHGL: A Text-Free Foundation Model for Cross-Domain Heterogeneous Graph Learning
di: Chen, Xuanze, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Xuanze, et al.
Pubblicazione: (2026)
Time-aware Metapath Feature Augmentation for Ponzi Detection in Ethereum
di: Jin, Chengxiang, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Jin, Chengxiang, et al.
Pubblicazione: (2022)
A Survey on Graph Condensation
di: Xu, Hongjia, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Hongjia, et al.
Pubblicazione: (2024)
GC4NC: A Benchmark Framework for Graph Condensation on Node Classification with New Insights
di: Gong, Shengbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gong, Shengbo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Subgraph Networks Based Contrastive Learning
di: Wang, Jinhuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Wang, Jinhuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Adversarial Curriculum Graph Contrastive Learning with Pair-wise Augmentation
di: Zhao, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Xinjian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learning How Much to Think: Difficulty-Aware Dynamic MoEs for Graph Node Classification
di: Zhou, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhou, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Generic Layer Pruning Method for Signal Modulation Recognition Deep Learning Models
di: Lu, Yao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Yao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Learning for Multi-Antenna Modulation Recognition of Radio Signals
di: Chen, Tao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Chen, Tao, et al.
Pubblicazione: (2026)
RedTest: Towards Measuring Redundancy in Deep Neural Networks Effectively
di: Lu, Yao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Yao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mixture of Experts Meets Decoupled Message Passing: Towards General and Adaptive Node Classification
di: Chen, Xuanze, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Xuanze, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Comprehensive Survey on Graph Reduction: Sparsification, Coarsening, and Condensation
di: Hashemi, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Hashemi, Mohammad, et al.
Pubblicazione: (2024)
Counterfactual Data Augmentation with Denoising Diffusion for Graph Anomaly Detection
di: Xiao, Chunjing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xiao, Chunjing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Graph Condensation with Evolving Capabilities
di: Gong, Shengbo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gong, Shengbo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Preference is More Than Comparisons: Rethinking Dueling Bandits with Augmented Human Feedback
di: Wang, Shengbo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Shengbo, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Comprehensive Survey on Data Augmentation
di: Wang, Zaitian, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zaitian, et al.
Pubblicazione: (2024)
Heterogeneous Graph Contrastive Learning with Spectral Augmentation
di: Zhang, Jing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jing, et al.
Pubblicazione: (2024)
Data Imputation with Iterative Graph Reconstruction
di: Zhong, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Zhong, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2022)
Fairness in Graph Learning Augmented with Machine Learning: A Survey
di: Luo, Renqiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Luo, Renqiang, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adversarial Data Augmentation for Robust Speaker Verification
di: Zhou, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
PolyCL: Contrastive Learning for Polymer Representation Learning via Explicit and Implicit Augmentations
di: Zhou, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhou, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Augmented Lagrangian Multiplier Network for State-wise Safety in Reinforcement Learning
di: Zhang, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Jiaming, et al.
Pubblicazione: (2026)
Latent Conditional Diffusion-based Data Augmentation for Continuous-Time Dynamic Graph Model
di: Tian, Yuxing, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tian, Yuxing, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Federated Parameter Aggregation Method for Node Classification Tasks with Different Graph Network Structures
di: Song, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Song, Hao, et al.
Pubblicazione: (2024)
AutoGMap: Learning to Map Large-scale Sparse Graphs on Memristive Crossbars
di: Lyu, Bo, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Lyu, Bo, et al.
Pubblicazione: (2021)
diffIRM: A Diffusion-Augmented Invariant Risk Minimization Framework for Spatiotemporal Prediction over Graphs
di: Mo, Zhaobin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Mo, Zhaobin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Minimum Width of Deep Narrow Networks for Universal Approximation
di: Yang, Xiao-Song, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Xiao-Song, et al.
Pubblicazione: (2025)
A Survey of Geometric Graph Neural Networks: Data Structures, Models and Applications
di: Han, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Q-Measure-Learning for Continuous State RL: Efficient Implementation and Convergence
di: Wang, Shengbo
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Shengbo
Pubblicazione: (2026)
A Survey of Large Language Models for Data Challenges in Graphs
di: Li, Mengran, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Mengran, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph Structure Based Data Augmentation Method
di: Kim, Kyung Geun, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Kim, Kyung Geun, et al.
Pubblicazione: (2022)
FracAug: Fractional Augmentation boost Graph-level Anomaly Detection under Limited Supervision
di: Dong, Xiangyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Dong, Xiangyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Graph Augmentation for Cross Graph Domain Generalization
di: Chen, Guanzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Guanzi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Data-centric Graph Learning: A Survey
di: Guo, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Guo, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Documenti analoghi
-
Clarify Confused Nodes via Separated Learning
di: Zhou, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2023) -
PathMLP: Smooth Path Towards High-order Homophily
di: Zhou, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2023) -
Rethinking Graph Transformer Architecture Design for Node Classification
di: Zhou, Jiajun, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Enhancing Ethereum Fraud Detection via Generative and Contrastive Self-supervision
di: Jin, Chenxiang, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Mixing Signals: Data Augmentation Approach for Deep Learning Based Modulation Recognition
di: Xu, Xinjie, et al.
Pubblicazione: (2022)