Buchumschlag

Visiting Distant Neighbors in Graph Convolutional Networks

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Hashemi, Alireza, Makse, Hernan
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Machine Learning Social and Information Networks
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Differences-in-Neighbors for Network Interference in Experiments
von: Peng, Tianyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

THeGCN: Temporal Heterophilic Graph Convolutional Network
von: Yan, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VisitHGNN: Heterogeneous Graph Neural Networks for Modeling Point-of-Interest Visit Patterns
von: Pang, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Heterophily-Aware Fair Recommendation using Graph Convolutional Networks
von: Gholinejad, Nemat, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Correlation-Aware Graph Convolutional Networks for Multi-Label Node Classification
von: Bei, Yuanchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-Attention Empowered Graph Convolutional Network for Structure Learning and Node Embedding
von: Jiang, Mengying, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GegenNet: Spectral Convolutional Neural Networks for Link Sign Prediction in Signed Bipartite Graphs
von: Wang, Hewen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Is Graph Convolution Always Beneficial For Every Feature?
von: Zheng, Yilun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Feature Distribution on Graph Topology Mediates the Effect of Graph Convolution: Homophily Perspective
von: Lee, Soo Yong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Versatile Framework for Attributed Network Clustering via K-Nearest Neighbor Augmentation
von: Li, Yiran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Repeat-Aware Neighbor Sampling for Dynamic Graph Learning
von: Zou, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Lying Graph Convolution: Learning to Lie for Node Classification Tasks
von: Castellana, Daniele
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Neural Common Neighbor for Temporal Graph Link Prediction
von: Zhang, Xiaohui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Deep Learning Framework for Evaluating Dynamic Network Generative Models and Anomaly Detection
von: Rashnu, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Node Classification via Semantic-Structural Attention-Enhanced Graph Convolutional Networks
von: Zhu, Hongyin
Veröffentlicht: (2024)

A Decision-Based Heterogenous Graph Attention Network for Multi-Class Fake News Detection
von: Lakzaei, Batool, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Similarity-based Neighbor Selection for Graph LLMs
von: Li, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Robust Graph Structural Learning Beyond Homophily via Preserving Neighbor Similarity
von: Zhu, Yulin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LOSS-GAT: Label Propagation and One-Class Semi-Supervised Graph Attention Network for Fake News Detection
von: Lakzaei, Batool, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scalable Graph Condensation with Evolving Capabilities
von: Gong, Shengbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pure Message Passing Can Estimate Common Neighbor for Link Prediction
von: Dong, Kaiwen, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Predicting Healthcare System Visitation Flow by Integrating Hospital Attributes and Population Socioeconomics with Human Mobility Data
von: Lin, Binbin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Incorporating Heterophily into Graph Neural Networks for Graph Classification
von: Yang, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2022)

P4GCN: Vertical Federated Social Recommendation with Privacy-Preserving Two-Party Graph Convolution Network
von: Wang, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Unified Graph Selective Prompt Learning for Graph Neural Networks
von: Jiang, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

What Is Missing In Homophily? Disentangling Graph Homophily For Graph Neural Networks
von: Zheng, Yilun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Heterophily-Aware Graph Attention Network
von: Wang, Junfu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Forward Learning of Graph Neural Networks
von: Park, Namyong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GraphMU: Repairing Robustness of Graph Neural Networks via Machine Unlearning
von: Wu, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Neural Networks with Diverse Spectral Filtering
von: Guo, Jingwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

HiGen: Hierarchical Graph Generative Networks
von: Karami, Mahdi
Veröffentlicht: (2023)

Dynamic Graph with Similarity-Aware Attention Graph Neural Network for Recommender Systems
von: Senapati, Aadarsh, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Disambiguated Node Classification with Graph Neural Networks
von: Zhao, Tianxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Information propagation dynamics in Deep Graph Networks
von: Gravina, Alessio
Veröffentlicht: (2024)

Heterogeneous Graph Neural Network on Semantic Tree
von: Guan, Mingyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Feature Selection and Extraction for Graph Neural Networks
von: Acharya, Deepak Bhaskar, et al.
Veröffentlicht: (2019)

Heterophilous Distribution Propagation for Graph Neural Networks
von: Zheng, Zhuonan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Using Time-Aware Graph Neural Networks to Predict Temporal Centralities in Dynamic Graphs
von: Heeg, Franziska, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Graph Neural Networks can Recover the Hidden Features Solely from the Graph Structure
von: Sato, Ryoma
Veröffentlicht: (2023)

The Graph-Embedded Hazard Model (GEHM): Stochastic Network Survival Dynamics on Economic Graphs
von: Vallarino, Diego
Veröffentlicht: (2025)