Is Graph Convolution Always Beneficial For Every Feature?
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Zheng, Yilun, Li, Xiang, Luan, Sitao, Peng, Xiaojiang, Chen, Lihui |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
What Is Missing In Homophily? Disentangling Graph Homophily For Graph Neural Networks
di: Zheng, Yilun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Yilun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Learn from Heterophily: Heterophilous Information-enhanced Graph Neural Network
di: Zheng, Yilun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Yilun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Rethinking Structure Learning For Graph Neural Networks
di: Zheng, Yilun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Yilun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Flexible Diffusion Scopes with Parameterized Laplacian for Heterophilic Graph Learning
di: Lu, Qincheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Qincheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
THeGCN: Temporal Heterophilic Graph Convolutional Network
di: Yan, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yan, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Representation Learning on Heterophilic Graph with Directional Neighborhood Attention
di: Lu, Qincheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Qincheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Feature Distribution on Graph Topology Mediates the Effect of Graph Convolution: Homophily Perspective
di: Lee, Soo Yong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lee, Soo Yong, et al.
Pubblicazione: (2024)
When Do Graph Neural Networks Help with Node Classification? Investigating the Impact of Homophily Principle on Node Distinguishability
di: Luan, Sitao, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Luan, Sitao, et al.
Pubblicazione: (2023)
The Heterophilic Graph Learning Handbook: Benchmarks, Models, Theoretical Analysis, Applications and Challenges
di: Luan, Sitao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Luan, Sitao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Heterophilous Distribution Propagation for Graph Neural Networks
di: Zheng, Zhuonan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Zhuonan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Correlation-Aware Graph Convolutional Networks for Multi-Label Node Classification
di: Bei, Yuanchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bei, Yuanchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Visiting Distant Neighbors in Graph Convolutional Networks
di: Hashemi, Alireza, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Hashemi, Alireza, et al.
Pubblicazione: (2023)
Lying Graph Convolution: Learning to Lie for Node Classification Tasks
di: Castellana, Daniele
Pubblicazione: (2024)
di: Castellana, Daniele
Pubblicazione: (2024)
Heterophily-Aware Fair Recommendation using Graph Convolutional Networks
di: Gholinejad, Nemat, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gholinejad, Nemat, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhancing Graph Representation Learning with Localized Topological Features
di: Yan, Zuoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yan, Zuoyu, et al.
Pubblicazione: (2025)
P4GCN: Vertical Federated Social Recommendation with Privacy-Preserving Two-Party Graph Convolution Network
di: Wang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Zheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Self-Attention Empowered Graph Convolutional Network for Structure Learning and Node Embedding
di: Jiang, Mengying, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jiang, Mengying, et al.
Pubblicazione: (2024)
Heterogeneous Graph Generation: A Hierarchical Approach using Node Feature Pooling
di: Ghosh, Hritaban, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ghosh, Hritaban, et al.
Pubblicazione: (2024)
Feature Selection and Extraction for Graph Neural Networks
di: Acharya, Deepak Bhaskar, et al.
Pubblicazione: (2019)
di: Acharya, Deepak Bhaskar, et al.
Pubblicazione: (2019)
GegenNet: Spectral Convolutional Neural Networks for Link Sign Prediction in Signed Bipartite Graphs
di: Wang, Hewen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Hewen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Conditional Local Feature Encoding for Graph Neural Networks
di: Wang, Yongze, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Yongze, et al.
Pubblicazione: (2024)
Neural Graph Generator: Feature-Conditioned Graph Generation using Latent Diffusion Models
di: Evdaimon, Iakovos, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Evdaimon, Iakovos, et al.
Pubblicazione: (2024)
Graph Neural Networks can Recover the Hidden Features Solely from the Graph Structure
di: Sato, Ryoma
Pubblicazione: (2023)
di: Sato, Ryoma
Pubblicazione: (2023)
Joint Graph Rewiring and Feature Denoising via Spectral Resonance
di: Linkerhägner, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Linkerhägner, Jonas, et al.
Pubblicazione: (2024)
Scalable Deep Graph Clustering with Random-walk based Self-supervised Learning
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2021)
di: Li, Xiang, et al.
Pubblicazione: (2021)
Disambiguated Node Classification with Graph Neural Networks
di: Zhao, Tianxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhao, Tianxiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Efficient Identity and Position Graph Embedding via Spectral-Based Random Feature Aggregation
di: Qin, Meng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Qin, Meng, et al.
Pubblicazione: (2025)
HetCAN: A Heterogeneous Graph Cascade Attention Network with Dual-Level Awareness
di: Zhao, Zeyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhao, Zeyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
FTF-ER: Feature-Topology Fusion-Based Experience Replay Method for Continual Graph Learning
di: Pang, Jinhui, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pang, Jinhui, et al.
Pubblicazione: (2024)
Variational Graph Autoencoder for Heterogeneous Information Networks with Missing and Inaccurate Attributes
di: Zhao, Yige, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhao, Yige, et al.
Pubblicazione: (2023)
Spectral Subspace Clustering for Attributed Graphs
di: Lin, Xiaoyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lin, Xiaoyang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Node Classification via Semantic-Structural Attention-Enhanced Graph Convolutional Networks
di: Zhu, Hongyin
Pubblicazione: (2024)
di: Zhu, Hongyin
Pubblicazione: (2024)
Semi-supervised Credit Card Fraud Detection via Attribute-Driven Graph Representation
di: Xiang, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xiang, Sheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Spiking Heterogeneous Graph Attention Networks
di: Cao, Buqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cao, Buqing, et al.
Pubblicazione: (2025)
The Expressive Power of Graph Neural Networks: A Survey
di: Zhang, Bingxu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Bingxu, et al.
Pubblicazione: (2023)
Revisiting the Message Passing in Heterophilous Graph Neural Networks
di: Zheng, Zhuonan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Zhuonan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Epidemiology-informed Graph Neural Network for Heterogeneity-aware Epidemic Forecasting
di: Zheng, Yufan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zheng, Yufan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Spiking Graph Predictive Coding for Reliable OOD Generalization
di: Ren, Jing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ren, Jing, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hybrid Graph: A Unified Graph Representation with Datasets and Benchmarks for Complex Graphs
di: Li, Zehui, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Zehui, et al.
Pubblicazione: (2023)
Disentangled Condensation for Large-scale Graphs
di: Xiao, Zhenbang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xiao, Zhenbang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
What Is Missing In Homophily? Disentangling Graph Homophily For Graph Neural Networks
di: Zheng, Yilun, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Learn from Heterophily: Heterophilous Information-enhanced Graph Neural Network
di: Zheng, Yilun, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Rethinking Structure Learning For Graph Neural Networks
di: Zheng, Yilun, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Flexible Diffusion Scopes with Parameterized Laplacian for Heterophilic Graph Learning
di: Lu, Qincheng, et al.
Pubblicazione: (2024) -
THeGCN: Temporal Heterophilic Graph Convolutional Network
di: Yan, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024)