Buchumschlag

UniDyG: A Unified and Effective Representation Learning Approach for Large Dynamic Graphs

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Xu, Yuanyuan, Zhang, Wenjie, Lin, Xuemin, Zhang, Ying
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Unlocking Multi-Modal Potentials for Link Prediction on Dynamic Text-Attributed Graphs
von: Xu, Yuanyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DyG2Vec: Efficient Representation Learning for Dynamic Graphs
von: Alomrani, Mohammad Ali, et al.
Veröffentlicht: (2022)

DyG-Mamba: Continuous State Space Modeling on Dynamic Graphs
von: Li, Dongyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DHG-Bench: A Comprehensive Benchmark for Deep Hypergraph Learning
von: Li, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DiffGED: Computing Graph Edit Distance via Diffusion-based Graph Matching
von: Huang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ScaDyG:A New Paradigm for Large-scale Dynamic Graph Learning
von: Wu, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TCGU: Data-centric Graph Unlearning based on Transferable Condensation
von: Li, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bridging Large Language Models and Graph Structure Learning Models for Robust Representation Learning
von: Su, Guangxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

LLM4DyG: Can Large Language Models Solve Spatial-Temporal Problems on Dynamic Graphs?
von: Zhang, Zeyang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

UniCorn: A Unified Contrastive Learning Approach for Multi-view Molecular Representation Learning
von: Feng, Shikun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Hypergraph Self-supervised Learning with Sampling-efficient Signals
von: Li, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DyMRL: Dynamic Multispace Representation Learning for Multimodal Event Forecasting in Knowledge Graph
von: Zhao, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DyGKT: Dynamic Graph Learning for Knowledge Tracing
von: Cheng, Ke, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On LLM-Enhanced Mixed-Type Data Imputation with High-Order Message Passing
von: Wang, Jianwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UniGAD: Unifying Multi-level Graph Anomaly Detection
von: Lin, Yiqing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uni-NTFM: A Unified Foundation Model for EEG Signal Representation Learning
von: Chen, Zhisheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UniGraph2: Learning a Unified Embedding Space to Bind Multimodal Graphs
von: He, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UniGraph: Learning a Unified Cross-Domain Foundation Model for Text-Attributed Graphs
von: He, Yufei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Unsupervised Training of Matching-based Graph Edit Distance Solver via Preference-aware GAN
von: Huang, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UniMAP: Universal SMILES-Graph Representation Learning
von: Feng, Shikun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

UniGEM: A Unified Approach to Generation and Property Prediction for Molecules
von: Feng, Shikun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FADTI: Fourier and Attention Driven Diffusion for Multivariate Time Series Imputation
von: Li, Runze, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Graph is a Natural Regularization: Revisiting Vector Quantization for Graph Representation Learning
von: Zhai, Zian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Diffusion-based Graph Generative Methods
von: Chen, Hongyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Does Unification Come at a Cost? Uni-SafeBench: A Safety Benchmark for Unified Multimodal Large Models
von: Peng, Zixiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unsupervised Graph Outlier Detection: Problem Revisit, New Insight, and Superior Method
von: Huang, Yihong, et al.
Veröffentlicht: (2022)

CoDy: Counterfactual Explainers for Dynamic Graphs
von: Qu, Zhan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

UniHetCO: A Unified Heterogeneous Representation for Multi-Problem Learning in Unsupervised Neural Combinatorial Optimization
von: Nguyen, Kien X., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Uni-DPO: A Unified Paradigm for Dynamic Preference Optimization of LLMs
von: Peng, Shangpin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

DyMoDreamer: World Modeling with Dynamic Modulation
von: Zhang, Boxuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TANGNN: a Concise, Scalable and Effective Graph Neural Networks with Top-m Attention Mechanism for Graph Representation Learning
von: E, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Unified Framework of Hyperbolic Graph Representation Learning Methods
von: Casulo, Sofía Pérez, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DTFormer: A Transformer-Based Method for Discrete-Time Dynamic Graph Representation Learning
von: Chen, Xi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

UniSim: A Unified Simulator for Time-Coarsened Dynamics of Biomolecules
von: Yu, Ziyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Survey of Quantized Graph Representation Learning: Connecting Graph Structures with Large Language Models
von: Lin, Qika, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Dy-mer: An Explainable DNA Sequence Representation Scheme using Dictionary Learning
von: Peng, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Dynamic Graph Representations through Timespan View Contrasts
von: Xu, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2026)

UniFluids: Unified Neural Operator Learning with Conditional Flow-matching
von: Li, Haosen, et al.
Veröffentlicht: (2026)

UniGTE: Unified Graph-Text Encoding for Zero-Shot Generalization across Graph Tasks and Domains
von: Wang, Duo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UniGAP: A Universal and Adaptive Graph Upsampling Approach to Mitigate Over-Smoothing in Node Classification Tasks
von: Wang, Xiaotang, et al.
Veröffentlicht: (2024)