OpenGU: A Comprehensive Benchmark for Graph Unlearning
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Fan, Bowen, Ai, Yuming, Li, Xunkai, Guo, Zhilin, Li, Rong-Hua, Wang, Guoren |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Toward Scalable Graph Unlearning: A Node Influence Maximization based Approach
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Graph Unlearning
von: Ai, Yuming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ai, Yuming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
State Space Models over Directed Graphs
von: She, Junzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: She, Junzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OpenFGL: A Comprehensive Benchmark for Federated Graph Learning
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
MM-OpenFGL: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Federated Graph Learning
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Comprehensive Data-centric Overview of Federated Graph Learning
von: Wu, Zhengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Zhengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Robust Federated Multimodal Graph Learning under Modality Heterogeneity
von: Zhang, Sirui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Sirui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
DiRW: Path-Aware Digraph Learning for Heterophily
von: Su, Daohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Su, Daohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated Prototype Graph Learning
von: Wu, Zhengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Zhengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedGTA: Topology-aware Averaging for Federated Graph Learning
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Data-centric Machine Learning on Directed Graphs: a Survey
von: Sun, Henan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Henan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Unbiased Federated Graph Learning: Label and Topology Perspectives
von: Wu, Zhengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Zhengyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OpenMAG: A Comprehensive Benchmark for Multimodal-Attributed Graph
von: Wan, Chenxi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wan, Chenxi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Graph Learning in the Era of LLMs: A Survey from the Perspective of Data, Models, and Tasks
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Rethinking Node-wise Propagation for Large-scale Graph Learning
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
When LLMs meet open-world graph learning: a new perspective for unlabeled data uncertainty
von: Wen, Yanzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wen, Yanzhe, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Unveiling the Vulnerability of Graph-LLMs: An Interpretable Multi-Dimensional Adversarial Attack on TAGs
von: Fan, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fan, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Toward Data-centric Directed Graph Learning: An Entropy-driven Approach
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
OpenGLT: A Comprehensive Benchmark of Graph Neural Networks for Graph-Level Tasks
von: Li, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Haoyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Breaking the Entanglement of Homophily and Heterophily in Semi-supervised Node Classification
von: Sun, Henan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Sun, Henan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
AdaFGL: A New Paradigm for Federated Node Classification with Topology Heterogeneity
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FairGU: Fairness-aware Graph Unlearning in Social Networks
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
LightDiC: A Simple yet Effective Approach for Large-scale Digraph Representation Learning
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
OpenDDI: A Comprehensive Benchmark for DDI Prediction
von: Jin, Xinmo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Jin, Xinmo, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Toward Effective Digraph Representation Learning: A Magnetic Adaptive Propagation based Approach
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Toward Effective Multimodal Graph Foundation Model: A Divide-and-Conquer Based Approach
von: Liu, Sicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Sicheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards Effective and General Graph Unlearning via Mutual Evolution
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DOGMA: Weaving Structural Information into Data-centric Single-cell Transcriptomics Analysis
von: Zhang, Ru, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Ru, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Generalized Category Discovery in Federated Graph Learning
von: Yuan, Zhongzheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yuan, Zhongzheng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Rethinking Client-oriented Federated Graph Learning
von: Chen, Zekai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Zekai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
ScaDyG:A New Paradigm for Large-scale Dynamic Graph Learning
von: Wu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Spatio-Temporal Graph Unlearning
von: Guo, Qiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Qiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedSA-GCL: A Semi-Asynchronous Federated Graph Learning Framework with Personalized Aggregation and Cluster-Aware Broadcasting
von: Yuan, Zhongzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yuan, Zhongzheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GraphMaster: Automated Graph Synthesis via LLM Agents in Data-Limited Environments
von: Du, Enjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Du, Enjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring the Landscape of Machine Unlearning: A Comprehensive Survey and Taxonomy
von: Shaik, Thanveer, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Shaik, Thanveer, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Toward General and Robust LLM-enhanced Text-attributed Graph Learning
von: Zhang, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
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)
Certified Signed Graph Unlearning
von: Zhao, Junpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Junpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GOMA: Toward Structure-Driven Multimodal Alignment from a Graph Signal Smoothing Perspective
von: Wang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Scalable Topology-Preserving Graph Coarsening: Concepts and Algorithms
von: Wu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Toward Scalable Graph Unlearning: A Node Influence Maximization based Approach
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Federated Graph Unlearning
von: Ai, Yuming, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
State Space Models over Directed Graphs
von: She, Junzhi, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
OpenFGL: A Comprehensive Benchmark for Federated Graph Learning
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
MM-OpenFGL: A Comprehensive Benchmark for Multimodal Federated Graph Learning
von: Li, Xunkai, et al.
Veröffentlicht: (2026)