Buchumschlag

Characterizing the Influence of Topology on Graph Learning Tasks

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Wu, Kailong, Xie, Yule, Ding, Jiaxin, Ren, Yuxiang, Fu, Luoyi, Wang, Xinbing, Zhou, Chenghu
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Exterior Penalty Policy Optimization with Penalty Metric Network under Constraints
von: Gao, Shiqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CHAINSFORMER: Numerical Reasoning on Knowledge Graphs from a Chain Perspective
von: Zhao, Ze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OXYGENERATOR: Reconstructing Global Ocean Deoxygenation Over a Century with Deep Learning
von: Lu, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MTSCI: A Conditional Diffusion Model for Multivariate Time Series Consistent Imputation
von: Zhou, Jianping, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Controlling Underestimation Bias in Constrained Reinforcement Learning for Safe Exploration
von: Gao, Shiqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Temporal Generalization Estimation in Evolving Graphs
von: Lu, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Improving LLM Reasoning with Homophily-aware Structural and Semantic Text-Attributed Graph Compression
von: Di, Zijun, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rethinking Efficient Graph Coarsening via a Non-Selfishness Principle
von: Bai, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MagiNet: Mask-Aware Graph Imputation Network for Incomplete Traffic Data
von: Zhou, Jianping, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AutoFAIR : Automatic Data FAIRification via Machine Reading
von: Ma, Tingyan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Inductive Reasoning for Temporal Knowledge Graphs with Emerging Entities
von: Zhao, Ze, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Good Idea or Not, Representation of LLM Could Tell
von: Xu, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AceParse: A Comprehensive Dataset with Diverse Structured Texts for Academic Literature Parsing
von: Ji, Huawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

<SOG_k>: One LLM Token for Explicit Graph Structural Understanding
von: Wu, Jingyao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Unbiased Federated Graph Learning: Label and Topology Perspectives
von: Wu, Zhengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Prototype Graph Learning
von: Wu, Zhengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Models as Topological Structure Enhancers for Text-Attributed Graphs
von: Sun, Shengyin, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CGCL: Collaborative Graph Contrastive Learning without Handcrafted Graph Data Augmentations
von: Zhang, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Graph Similarity Computation via Interpretable Neural Node Alignment
von: Wang, Jingjing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Synergistic Development of Perovskite Memristors and Algorithms for Robust Analog Computing
von: Ye, Nanyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Extreme Value Policy Optimization for Safe Reinforcement Learning
von: Gao, Shiqing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing the Resilience of Graph Neural Networks to Topological Perturbations in Sparse Graphs
von: He, Shuqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VisPCO: Visual Token Pruning Configuration Optimization via Budget-Aware Pareto-Frontier Learning for Vision-Language Models
von: Ji, Huawei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SamGoG: A Sampling-Based Graph-of-Graphs Framework for Imbalanced Graph Classification
von: Wang, Shangyou, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Scale-Adaptive Power Flow Analysis with Local Topology Slicing and Multi-Task Graph Learning
von: Li, Yongzhe, et al.
Veröffentlicht: (2026)

REFN: A Reinforcement-Learning-From-Network Framework against 1-day/n-day Exploitations
von: Yu, Tianlong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SCL-GNN: Towards Generalizable Graph Neural Networks via Spurious Correlation Learning
von: Zhang, Yuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph Parsing Networks
von: Song, Yunchong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Weighted Graph Structure Learning with Attention Denoising for Node Classification
von: Wang, Tingting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GraphTOP: Graph Topology-Oriented Prompting for Graph Neural Networks
von: Fu, Xingbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Evaluating Data Influence in Meta Learning
von: Ren, Chenyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UA-PDFL: A Personalized Approach for Decentralized Federated Learning
von: Zhu, Hangyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RTD-Lite: Scalable Topological Analysis for Comparing Weighted Graphs in Learning Tasks
von: Tulchinskii, Eduard, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GraphMoRE: Mitigating Topological Heterogeneity via Mixture of Riemannian Experts
von: Guo, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Make Graph Neural Networks Great Again: A Generic Integration Paradigm of Topology-Free Patterns for Traffic Speed Prediction
von: Zhou, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Topology-aware Reinforcement Feature Space Reconstruction for Graph Data
von: Ying, Wangyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Search to Fine-tune Pre-trained Graph Neural Networks for Graph-level Tasks
von: Wang, Zhili, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Learning-Order Autoregressive Models with Application to Molecular Graph Generation
von: Wang, Zhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TopoGCL: Topological Graph Contrastive Learning
von: Chen, Yuzhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Few-Shot Causal Representation Learning for Out-of-Distribution Generalization on Heterogeneous Graphs
von: Ding, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)