Buchumschlag

Dual-Kernel Graph Community Contrastive Learning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chen, Xiang, Yue, Kun, Liu, Wenjie, Zhang, Zhenyu, Duan, Liang
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Dual-perspective Cross Contrastive Learning in Graph Transformers
von: Yao, Zelin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarial Curriculum Graph Contrastive Learning with Pair-wise Augmentation
von: Zhao, Xinjian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PersonaAgent with GraphRAG: Community-Aware Knowledge Graphs for Personalized LLM
von: Liang, Siqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LAC: Graph Contrastive Learning with Learnable Augmentation in Continuous Space
von: Lin, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Oversmoothing: A Nightmare for Graph Contrastive Learning?
von: Li, Jintang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Topology Reorganized Graph Contrastive Learning with Mitigating Semantic Drift
von: Zhang, Jiaqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

HiTeC: Hierarchical Contrastive Learning on Text-Attributed Hypergraph with Semantic-Aware Augmentation
von: Pan, Mengting, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Revisiting Graph Autoencoders as Implicit Contrastive Learners
von: Li, Jintang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Revisiting Modularity Maximization for Graph Clustering: A Contrastive Learning Perspective
von: Liu, Yunfei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AKBR: Learning Adaptive Kernel-based Representations for Graph Classification
von: Qian, Feifei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Personalized Federated Learning for Spatio-Temporal Forecasting: A Dual Semantic Alignment-Based Contrastive Approach
von: Liu, Qingxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Self-Reinforced Graph Contrastive Learning
von: Hsieh, Chou-Ying, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Perfect Alignment May be Poisonous to Graph Contrastive Learning
von: Liu, Jingyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

TopoGCL: Topological Graph Contrastive Learning
von: Chen, Yuzhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ID-MixGCL: Identity Mixup for Graph Contrastive Learning
von: Zhang, Gehang, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Tensor-Fused Multi-View Graph Contrastive Learning
von: Wu, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Ranking Contrastive Learning: A Extremely Simple yet Efficient Method
von: Hu, Yulan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Guidelines for Augmentation Selection in Contrastive Learning for Time Series Classification
von: Liu, Ziyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Variational Graph Contrastive Learning
von: Xie, Shifeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Contrastive Graph Learning with Clustering-Oriented Guidance
von: Chen, Mulin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uncovering Capabilities of Model Pruning in Graph Contrastive Learning
von: Wu, Junran, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning to Approximate Adaptive Kernel Convolution on Graphs
von: Sim, Jaeyoon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Understanding and Mitigating Hyperbolic Dimensional Collapse in Graph Contrastive Learning
von: Zhang, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CGCL: Collaborative Graph Contrastive Learning without Handcrafted Graph Data Augmentations
von: Zhang, Tianyu, et al.
Veröffentlicht: (2021)

EAGLE: Contrastive Learning for Efficient Graph Anomaly Detection
von: Ren, Jing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RainBalance: Alleviating Dual Imbalance in GNSS-based Precipitation Nowcasting via Continuous Probability Modeling
von: Zhang, Yifang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Contrastive Dual-Interaction Graph Neural Network for Molecular Property Prediction
von: Zhao, Zexing, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Semi-Supervised Federated Learning via Dual Contrastive Learning and Soft Labeling for Intelligent Fault Diagnosis
von: Dai, Yajiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spectral Disentanglement and Enhancement: A Dual-domain Contrastive Framework for Representation Learning
von: Guo, Jinjin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Multi-Agent Communication with Contrastive Learning
von: Lo, Yat Long, et al.
Veröffentlicht: (2023)

CLDG: Contrastive Learning on Dynamic Graphs
von: Xu, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Graph Sparsification via Mixture of Graphs
von: Zhang, Guibin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

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

Dual Perspectives on Non-Contrastive Self-Supervised Learning
von: Ponce, Jean, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CoSD: Collaborative Stance Detection with Contrastive Heterogeneous Topic Graph Learning
von: Cheng, Yinghan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

GraphTOP: Graph Topology-Oriented Prompting for Graph Neural Networks
von: Fu, Xingbo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Exploring Consistency in Graph Representations:from Graph Kernels to Graph Neural Networks
von: Liu, Xuyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

VGFL-SA: Vertical Graph Federated Learning Structure Attack Based on Contrastive Learning
von: Chen, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

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

CKGConv: General Graph Convolution with Continuous Kernels
von: Ma, Liheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)