Graph Negative Feedback Bias Correction Framework for Adaptive Heterophily Modeling
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Lv, Jiaqi, Du, Qingfeng, Zhang, Yu, Han, Yongqi, Li, Sheng |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Multi-Scale Adaptive Neighborhood Awareness Transformer For Graph Fraud Detection
von: Lv, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lv, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Modeling Heterophily in Multiplex Graphs: An Adaptive Approach for Node Classification
von: Abdous, Kamel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Abdous, Kamel, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Adaptive Heterogeneous Graph Neural Networks: Bridging Heterophily and Heterogeneity
von: Chen, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
HeterSEED: Semantics-Structure Decoupling for Heterogeneous Graph Learning under Heterophily
von: Li, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Resurrecting Label Propagation for Graphs with Heterophily and Label Noise
von: Cheng, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Cheng, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Heterophily-Agnostic Hypergraph Neural Networks with Riemannian Local Exchanger
von: Sun, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Sun, Li, 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)
Disentangling Homophily and Heterophily in Multimodal Graph Clustering
von: Guo, Zhaochen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Zhaochen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Survey on Learning from Graphs with Heterophily: Recent Advances and Future Directions
von: Gong, Chenghua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gong, Chenghua, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Oversmoothing, Oversquashing, Heterophily, Long-Range, and more: Demystifying Common Beliefs in Graph Machine Learning
von: Arnaiz-Rodriguez, Adrian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Arnaiz-Rodriguez, Adrian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Revisiting Graph-Based Fraud Detection in Sight of Heterophily and Spectrum
von: Xu, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Xu, Fan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
When Heterophily Meets Heterogeneous Graphs: Latent Graphs Guided Unsupervised Representation Learning
von: Shen, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shen, Zhixiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Negative Reinforcement for LLM Reasoning:Dynamically Balancing Correction and Diversity in RLVR
von: Ingle, Yash, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ingle, Yash, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Not All Negative Samples Are Equal: LLMs Learn Better from Plausible Reasoning
von: Di, Zixiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Di, Zixiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Self-Pro: A Self-Prompt and Tuning Framework for Graph Neural Networks
von: Gong, Chenghua, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Gong, Chenghua, et al.
Veröffentlicht: (2023)
DeNoise: Learning Robust Graph Representations for Unsupervised Graph-Level Anomaly Detection
von: Chen, Qingfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Qingfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CoCo: A Coupled Contrastive Framework for Unsupervised Domain Adaptive Graph Classification
von: Yin, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yin, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
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)
Negative Feedback System as Optimizer for Machine Learning Systems
von: Hasan, Md Munir, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Hasan, Md Munir, et al.
Veröffentlicht: (2021)
EvoFormer: Learning Dynamic Graph-Level Representations with Structural and Temporal Bias Correction
von: Zhong, Haodi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhong, Haodi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FreeGAD: A Training-Free yet Effective Approach for Graph Anomaly Detection
von: Zhao, Yunfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Yunfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cross-Space Adaptive Filter: Integrating Graph Topology and Node Attributes for Alleviating the Over-smoothing Problem
von: Huang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
COPF: An Online Framework for Deployment-Stable Counterfactual Fairness in Evolving Graphs
von: Li, Sheng'en, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Sheng'en, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Fast and Distributed Equivariant Graph Neural Networks by Virtual Node Learning
von: Zhang, Yuelin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yuelin, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FinKario: Event-Enhanced Automated Construction of Financial Knowledge Graph
von: Li, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
EMA Without the Lag: Bias-Corrected Iterate Averaging Schemes
von: Block, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Block, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Leveraging Personalized PageRank and Higher-Order Topological Structures for Heterophily Mitigation in Graph Neural Networks
von: Wang, Yumeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yumeng, 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)
Autonomous Learning From Success and Failure: Goal-Conditioned Supervised Learning with Negative Feedback
von: Zhang, Zeqiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zeqiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedEPA: Enhancing Personalization and Modality Alignment in Multimodal Federated Learning
von: Zhang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CHoE: Cross-Domain Heterogeneous Graph Prompt Learning via Structure-Conditioned Experts
von: Li, Peiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Peiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
AKBR: Learning Adaptive Kernel-based Representations for Graph Classification
von: Qian, Feifei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qian, Feifei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Preference Scaling for Reinforcement Learning with Human Feedback
von: Hong, Ilgee, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hong, Ilgee, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deep Graph Neural Networks via Posteriori-Sampling-based Node-Adaptive Residual Module
von: Zhou, Jingbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Zhou, Jingbo, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning Fair Graph Representations with Multi-view Information Bottleneck
von: Liu, Chuxun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Chuxun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Seismic full-waveform inversion based on a physics-driven generative adversarial network
von: Zhang, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Noise-Resilient Unsupervised Graph Representation Learning via Multi-Hop Feature Quality Estimation
von: Li, Shiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Shiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Reinforcement Learning with Intrinsically Motivated Feedback Graph for Lost-sales Inventory Control
von: Liu, Zifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Zifan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
CoRPO: Adding a Correctness Bias to GRPO Improves Generalization
von: Garg, Anisha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Garg, Anisha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Bias Fitting to Mitigate Length Bias of Reward Model in RLHF
von: Zhao, Kangwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhao, Kangwen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Multi-Scale Adaptive Neighborhood Awareness Transformer For Graph Fraud Detection
von: Lv, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Modeling Heterophily in Multiplex Graphs: An Adaptive Approach for Node Classification
von: Abdous, Kamel, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Adaptive Heterogeneous Graph Neural Networks: Bridging Heterophily and Heterogeneity
von: Chen, Qin, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
HeterSEED: Semantics-Structure Decoupling for Heterogeneous Graph Learning under Heterophily
von: Li, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Resurrecting Label Propagation for Graphs with Heterophily and Label Noise
von: Cheng, Yao, et al.
Veröffentlicht: (2023)