Revisiting, Benchmarking and Understanding Unsupervised Graph Domain Adaptation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Liu, Meihan, Zhang, Zhen, Tang, Jiachen, Bu, Jiajun, He, Bingsheng, Zhou, Sheng |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Rethinking Propagation for Unsupervised Graph Domain Adaptation
von: Liu, Meihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Meihan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
PyGDA: A Python Library for Graph Domain Adaptation
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Collaborate to Adapt: Source-Free Graph Domain Adaptation via Bi-directional Adaptation
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Guarding Graph Neural Networks for Unsupervised Graph Anomaly Detection
von: Bei, Yuanchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bei, Yuanchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Unsupervised Open-Set Graph Domain Adaptation via Dual Reprogramming
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
BuffGraph: Enhancing Class-Imbalanced Node Classification via Buffer Nodes
von: Wang, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Qian, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Unsupervised Domain Adaptation for Time Series Classification: a Benchmark
von: Fawaz, Hassan Ismail, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Fawaz, Hassan Ismail, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Making Classic GNNs Strong Baselines Across Varying Homophily: A Smoothness-Generalization Perspective
von: Gu, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gu, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Bridging Source and Target Domains via Link Prediction for Unsupervised Domain Adaptation on Graphs
von: Wang, Yilong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yilong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Aggregate to Adapt: Node-Centric Aggregation for Multi-Source-Free Graph Domain Adaptation
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Smoothness Really Matters: A Simple Yet Effective Approach for Unsupervised Graph Domain Adaptation
von: Chen, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Gradual Fine-Tuning with Graph Routing for Multi-Source Unsupervised Domain Adaptation
von: Ma, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
VertiBench: Advancing Feature Distribution Diversity in Vertical Federated Learning Benchmarks
von: Wu, Zhaomin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wu, Zhaomin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
SKADA-Bench: Benchmarking Unsupervised Domain Adaptation Methods with Realistic Validation On Diverse Modalities
von: Lalou, Yanis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lalou, Yanis, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Learning Structure-Semantic Evolution Trajectories for Graph Domain Adaptation
von: Chen, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Personalized Sleep Staging Leveraging Source-free Unsupervised Domain Adaptation
von: Zhou, Yangxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Yangxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Concept-Based Unsupervised Domain Adaptation
von: Xu, Xinyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Xinyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SA-GDA: Spectral Augmentation for Graph Domain Adaptation
von: Pang, Jinhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Pang, Jinhui, et al.
Veröffentlicht: (2024)
OT Score: An OT based Confidence Score for Prototype-Assisted Source Free Unsupervised Domain Adaptation
von: Zhang, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Distributionally Robust Classification for Multi-source Unsupervised Domain Adaptation
von: Kim, Seonghwi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Kim, Seonghwi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Simulations of Common Unsupervised Domain Adaptation Algorithms for Image Classification
von: Chaddad, Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chaddad, Ahmad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Gradient Harmonization in Unsupervised Domain Adaptation
von: Huang, Fuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Fuxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
OpenGT: A Comprehensive Benchmark For Graph Transformers
von: Tang, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Tang, Jiachen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Entanglement to Alignment: Representation Space Decomposition for Unsupervised Time Series Domain Adaptation
von: Cai, Rongyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cai, Rongyao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CoCo: A Coupled Contrastive Framework for Unsupervised Domain Adaptive Graph Classification
von: Yin, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yin, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Heterogeneous-Modal Unsupervised Domain Adaptation via Latent Space Bridging
von: Yang, Jiawen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yang, Jiawen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Neural Architecture Search with GPT-4
von: Wang, Haishuai, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Wang, Haishuai, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Graph Domain Adaptation: Challenges, Progress and Prospects
von: Shi, Boshen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shi, Boshen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
On the Benefits of Attribute-Driven Graph Domain Adaptation
von: Fang, Ruiyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fang, Ruiyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Neural Networks Are More Than Filters: Revisiting and Benchmarking from A Spectral Perspective
von: Dong, Yushun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dong, Yushun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DGP: A Dual-Granularity Prompting Framework for Fraud Detection with Graph-Enhanced LLMs
von: Li, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Degree-Conscious Spiking Graph for Cross-Domain Adaptation
von: Wang, Yingxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Yingxu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
How Do Large Language Models Understand Graph Patterns? A Benchmark for Graph Pattern Comprehension
von: Dai, Xinnan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dai, Xinnan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Unveiling the Superior Paradigm: A Comparative Study of Source-Free Domain Adaptation and Unsupervised Domain Adaptation
von: Wang, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Nested Graph Pseudo-Label Refinement for Noisy Label Domain Adaptation Learning
von: Wang, Yingxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yingxu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Data-Efficient Instruction Tuning for Large Language Models
von: Qin, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qin, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
EmoTrack: Robust Depression Tracking from Counseling Transcripts across Session Regimes
von: Wu, Zhaomin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wu, Zhaomin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards a Unified Framework of Clustering-based Anomaly Detection
von: Fang, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fang, Zeyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TransPL: VQ-Code Transition Matrices for Pseudo-Labeling of Time Series Unsupervised Domain Adaptation
von: Kim, Jaeho, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Jaeho, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Adaptive Distribution Alignment with Neural Characteristic Function for Graph Domain Adaptation
von: Chen, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Chen, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Rethinking Propagation for Unsupervised Graph Domain Adaptation
von: Liu, Meihan, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
PyGDA: A Python Library for Graph Domain Adaptation
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Collaborate to Adapt: Source-Free Graph Domain Adaptation via Bi-directional Adaptation
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Guarding Graph Neural Networks for Unsupervised Graph Anomaly Detection
von: Bei, Yuanchen, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Towards Unsupervised Open-Set Graph Domain Adaptation via Dual Reprogramming
von: Zhang, Zhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)