Mitigating Bias in Graph Hyperdimensional Computing
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Liu, Yezi, Chung, William Youngwoo, Ni, Yang, Chen, Hanning, Imani, Mohsen |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Encoder-Free Knowledge-Graph Reasoning with LLMs via Hyperdimensional Path Retrieval
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Promoting Fairness in Link Prediction with Graph Enhancement
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2024)
HEAL: Brain-inspired Hyperdimensional Efficient Active Learning
di: Ni, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ni, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cauchy-Schwarz Fairness Regularizer
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Enabling Group Fairness in Graph Unlearning via Bi-level Debiasing
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Recover-to-Forget: Gradient Reconstruction from LoRA for Efficient LLM Unlearning
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2025)
LUNE: Efficient LLM Unlearning via LoRA Fine-Tuning with Negative Examples
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2025)
SAHG: Sector-Anisotropic Hyperbolic Graph Model for Social Bot Detection
di: Lu, Hanning, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Lu, Hanning, et al.
Pubblicazione: (2026)
Hyperdimensional Representation Learning for Node Classification and Link Prediction
di: Dalvi, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Dalvi, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2024)
Theoretical and Empirical Insights into the Origins of Degree Bias in Graph Neural Networks
di: Subramonian, Arjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Subramonian, Arjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
HDReason: Algorithm-Hardware Codesign for Hyperdimensional Knowledge Graph Reasoning
di: Chen, Hanning, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Hanning, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mitigating Oversmoothing Through Reverse Process of GNNs for Heterophilic Graphs
di: Park, MoonJeong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, MoonJeong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Balancing User Preferences by Social Networks: A Condition-Guided Social Recommendation Model for Mitigating Popularity Bias
di: He, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: He, Xin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mitigating Message Imbalance in Fraud Detection with Dual-View Graph Representation Learning
di: Song, Yudan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Yudan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Privacy-Preserving Federated Learning with Differentially Private Hyperdimensional Computing
di: Piran, Fardin Jalil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Piran, Fardin Jalil, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mitigating topology biases in Graph Diffusion via Counterfactual Intervention
di: Wang, Wendi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Wang, Wendi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Bipartite Graph Variational Auto-Encoder with Fair Latent Representation to Account for Sampling Bias in Ecological Networks
di: Anakok, Emre, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Anakok, Emre, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Comprehensive Review of Community Detection in Graphs
di: Li, Jiakang, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Li, Jiakang, et al.
Pubblicazione: (2023)
Global Optimization on Graph-Structured Data via Gaussian Processes with Spectral Representations
di: Hong, Shu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Hong, Shu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exact Matching in Correlated Networks with Node Attributes for Improved Community Recovery
di: Yang, Joonhyuk, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yang, Joonhyuk, et al.
Pubblicazione: (2025)
Between Linear and Sinusoidal: Rethinking the Time Encoder in Dynamic Graph Learning
di: Chung, Hsing-Huan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chung, Hsing-Huan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scalable Graph Condensation with Evolving Capabilities
di: Gong, Shengbo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gong, Shengbo, et al.
Pubblicazione: (2025)
Spectral-Aware Augmentation for Enhanced Graph Representation Learning
di: Yang, Kaiqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Kaiqi, et al.
Pubblicazione: (2023)
Incorporating Heterophily into Graph Neural Networks for Graph Classification
di: Yang, Jiayi, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Yang, Jiayi, et al.
Pubblicazione: (2022)
THeGCN: Temporal Heterophilic Graph Convolutional Network
di: Yan, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yan, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Out-of-Distribution Detection in Heterogeneous Graphs via Energy Propagation
di: Yin, Tao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yin, Tao, et al.
Pubblicazione: (2025)
HeteGraph-Mamba: Heterogeneous Graph Learning via Selective State Space Model
di: Pan, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Pan, Zhenyu, et al.
Pubblicazione: (2024)
RABot: Reinforcement-Guided Graph Augmentation for Imbalanced and Noisy Social Bot Detection
di: Zhang, Longlong, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Zhang, Longlong, et al.
Pubblicazione: (2026)
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)
Discovering Invariant Neighborhood Patterns for Heterophilic Graphs
di: Yang, Jinluan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Jinluan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Towards Efficient Hyperdimensional Computing Using Photonics
di: Fayza, Farbin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Fayza, Farbin, et al.
Pubblicazione: (2023)
A Plug-in Tiny AI Module for Intelligent and Selective Sensor Data Transmission
di: Huang, Wenjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Wenjun, 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)
On Evolution-Based Models for Experimentation Under Interference
di: Shirani, Sadegh, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shirani, Sadegh, et al.
Pubblicazione: (2025)
Networked Inequality: Preferential Attachment Bias in Graph Neural Network Link Prediction
di: Subramonian, Arjun, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Subramonian, Arjun, et al.
Pubblicazione: (2023)
Data-centric Graph Learning: A Survey
di: Guo, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Guo, Yuxin, et al.
Pubblicazione: (2023)
Statistical Guarantees for Link Prediction using Graph Neural Networks
di: Chung, Alan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chung, Alan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Fine-grained Graph Rationalization
di: Xu, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Xu, Zhe, et al.
Pubblicazione: (2023)
Can Modifying Data Address Graph Domain Adaptation?
di: Huang, Renhong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Huang, Renhong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Forward Learning of Graph Neural Networks
di: Park, Namyong, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Park, Namyong, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Encoder-Free Knowledge-Graph Reasoning with LLMs via Hyperdimensional Path Retrieval
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Promoting Fairness in Link Prediction with Graph Enhancement
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2024) -
HEAL: Brain-inspired Hyperdimensional Efficient Active Learning
di: Ni, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Cauchy-Schwarz Fairness Regularizer
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Enabling Group Fairness in Graph Unlearning via Bi-level Debiasing
di: Liu, Yezi, et al.
Pubblicazione: (2025)