Buchumschlag

AnyGraph: Graph Foundation Model in the Wild

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Xia, Lianghao, Huang, Chao
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

OpenGraph: Towards Open Graph Foundation Models
von: Xia, Lianghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LightGNN: Simple Graph Neural Network for Recommendation
von: Chen, Guoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GraphEdit: Large Language Models for Graph Structure Learning
von: Guo, Zirui, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DiffGraph: Heterogeneous Graph Diffusion Model
von: Li, Zongwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pre-training for Recommendation Unlearning
von: Chen, Guoxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EasyST: A Simple Framework for Spatio-Temporal Prediction
von: Tang, Jiabin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

One Model, Any Conjunctive Query: Graph Neural Networks for Answering Queries over Incomplete Knowledge Graphs
von: Olejniczak, Krzysztof, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FlashST: A Simple and Universal Prompt-Tuning Framework for Traffic Prediction
von: Li, Zhonghang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GraphProp: Training the Graph Foundation Models using Graph Properties
von: Sun, Ziheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

WildGraph: Realistic Graph-based Trajectory Generation for Wildlife
von: Al-Lawati, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2024)

How Expressive are Knowledge Graph Foundation Models?
von: Huang, Xingyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GraphCLIP: Enhancing Transferability in Graph Foundation Models for Text-Attributed Graphs
von: Zhu, Yun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Foundation Models: Bridging Language Model Paradigms and Graph Optimization
von: Liang, Yunhao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Graph Foundation Models: Training on Knowledge Graphs Enables Transferability to General Graphs
von: Wang, Kai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Billion-Scale Graph Foundation Models
von: Bechler-Speicher, Maya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

GAD in the Wild: Benchmarking Graph Anomaly Detection under Realistic Deployment Challenges
von: Zhou, Jingjing, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Geometric Structural Knowledge Graph Foundation Model
von: Xin, Ling, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Foundations and Frontiers of Graph Learning Theory
von: Huang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Exact Computation of Any-Order Shapley Interactions for Graph Neural Networks
von: Muschalik, Maximilian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Survey of Large Language Models for Graphs
von: Ren, Xubin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diffusion-Guided Pretraining for Brain Graph Foundation Models
von: Wei, Xinxu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph Foundation Models for Recommendation: A Comprehensive Survey
von: Wu, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

OmniCellTOSG: The First Cell Text-Omic Signaling Graphs Dataset for Graph Language Foundation Modeling
von: Zhang, Heming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SelfGNN: Self-Supervised Graph Neural Networks for Sequential Recommendation
von: Liu, Yuxi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Causal Graphs at Scale: A Foundation Model Approach
von: Yin, Naiyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Riemannian Geometry Speaks Louder Than Words: From Graph Foundation Model to Next-Generation Graph Intelligence
von: Yu, Philip S., et al.
Veröffentlicht: (2026)

HeTa: Relation-wise Heterogeneous Graph Foundation Attack Model
von: Wang, Yuling, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graphlets as Building Blocks for Structural Vocabulary in Knowledge Graph Foundation Models
von: Amouzouvi, Kossi, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Ecosystem Graphs: The Social Footprint of Foundation Models
von: Bommasani, Rishi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Space-aware Socioeconomic Indicator Inference with Heterogeneous Graphs
von: Zou, Xingchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GILT: An LLM-Free, Tuning-Free Graph Foundational Model for In-Context Learning
von: Ma, Weishuo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AnomalyGFM: Graph Foundation Model for Zero/Few-shot Anomaly Detection
von: Qiao, Hezhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Toward a Graph Foundation Model: Pre-Training Transformers With Random Walks
von: Tang, Ziyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Decoupled and Divergence-Conditioned Prompt for Multi-domain Dynamic Graph Foundation Models
von: Yuan, Haonan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

MixRec: Heterogeneous Graph Collaborative Filtering
von: Xia, Lianghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GraphAgent: Agentic Graph Language Assistant
von: Yang, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GraphPro: Graph Pre-training and Prompt Learning for Recommendation
von: Yang, Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Biologically Plausible Brain Graph Transformer
von: Peng, Ciyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Griffin: Towards a Graph-Centric Relational Database Foundation Model
von: Wang, Yanbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AnyECG: Evolved ECG Foundation Model for Holistic Health Profiling
von: Li, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2026)