Buchumschlag

DBGL: Decay-aware Bipartite Graph Learning for Irregular Medical Time Series Classification

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Chen, Jian, Hu, Yuzhu, Yuan, Xiaoyan, Hu, Yuxuan, Xu, Jinfeng, Du, Yipeng, Yuan, Wenhao, Wang, Wei, Ngai, Edith C. H.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Verify Before You Commit: Towards Faithful Reasoning in LLM Agents via Self-Auditing
von: Yuan, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Belief-Guided Inference Control for Large Language Model Services via Verifiable Observations
von: Yuan, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

COHESION: Composite Graph Convolutional Network with Dual-Stage Fusion for Multimodal Recommendation
von: Xu, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Graph Collaborative Filtering with FourierKAN Feature Transformation
von: Xu, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

WaveGNN: Integrating Graph Neural Networks and Transformers for Decay-Aware Classification of Irregular Clinical Time-Series
von: Hajisafi, Arash, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NLGCL: Naturally Existing Neighbor Layers Graph Contrastive Learning for Recommendation
von: Xu, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Best is Yet to Come: Graph Convolution in the Testing Phase for Multimodal Recommendation
von: Xu, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Integrating Sequence and Image Modeling in Irregular Medical Time Series Through Self-Supervised Learning
von: Chen, Liuqing, et al.
Veröffentlicht: (2025)

One-Step Graph-Structured Neural Flows for Irregular Multivariate Time Series Classification
von: Gao, Mengzhou, et al.
Veröffentlicht: (2026)

ASTGI: Adaptive Spatio-Temporal Graph Interactions for Irregular Multivariate Time Series Forecasting
von: Liu, Xvyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Temporal Graph ODEs for Irregularly-Sampled Time Series
von: Gravina, Alessio, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Survey on Multimodal Recommender Systems: Recent Advances and Future Directions
von: Xu, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LATTE: Forecasting Peer Anchored Preference Trajectories for Personalized LLM Generation
von: Li, Jinze, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning and Editing Universal Graph Prompt Tuning via Reinforcement Learning
von: Xu, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Amortized Predictability-aware Training Framework for Time Series Forecasting and Classification
von: Zhang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Extremal Degree Irregularity Bounds for Albertson and Sigma Indices in Trees and Bipartite Graphs
von: Hamoud, Jasem, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Revitalizing Canonical Pre-Alignment for Irregular Multivariate Time Series Forecasting
von: Zhou, Ziyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

UniTime: A Language-Empowered Unified Model for Cross-Domain Time Series Forecasting
von: Liu, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2023)

PYRREGULAR: A Unified Framework for Irregular Time Series, with Classification Benchmarks
von: Spinnato, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking Remaining Useful Life Prediction with Scarce Time Series Data: Regression under Indirect Supervision
von: Cheng, Jiaxiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Content-aware Balanced Spectrum Encoding in Masked Modeling for Time Series Classification
von: Han, Yudong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SEDformer: Event-Synchronous Spiking Transformers for Irregular Telemetry Time Series Forecasting
von: Zhou, Ziyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bridging Time and Frequency: A Joint Modeling Framework for Irregular Multivariate Time Series Forecasting
von: Qiu, Xiangfei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

STRGCN: Capturing Asynchronous Spatio-Temporal Dependencies for Irregular Multivariate Time Series Forecasting
von: Wang, Yulong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Channel-Imposed Fusion: A Simple yet Effective Method for Medical Time Series Classification
von: Hu, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MTM: A Multi-Scale Token Mixing Transformer for Irregular Multivariate Time Series Classification
von: Zhong, Shuhan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking Large Language Models For Irregular Time Series Classification In Critical Care
von: Zheng, Feixiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Well Begun is Half Done: Training-Free and Model-Agnostic Semantically Guaranteed User Representation Initialization for Multimodal Recommendation
von: Xu, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Rethinking Irregular Time Series Forecasting: A Simple yet Effective Baseline
von: Liu, Xvyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

IMTS is Worth Time $\times$ Channel Patches: Visual Masked Autoencoders for Irregular Multivariate Time Series Prediction
von: Hu, Zhangyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reasoning Before Diagnosis: Physician-Inspired Structured Thinking for ECG Classification
von: Wu, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Fighter: Unveiling the Graph Convolutional Nature of Transformers in Time Series Modeling
von: Zhang, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-scale Spatio-temporal Transformer-based Imbalanced Longitudinal Learning for Glaucoma Forecasting from Irregular Time Series Images
von: Yang, Xikai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AlignGroup: Learning and Aligning Group Consensus with Member Preferences for Group Recommendation
von: Xu, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MENTOR: Multi-level Self-supervised Learning for Multimodal Recommendation
von: Xu, Jinfeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Bipartite Graph Embedding Induced by Clustering Constraints
von: Zhang, Shanfan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Top-r Influential Community Search in Bipartite Graphs
von: Zhang, Yanxin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Imputation with Inter-Series Information from Prototypes for Irregular Sampled Time Series
von: Yu, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MedGNN: Towards Multi-resolution Spatiotemporal Graph Learning for Medical Time Series Classification
von: Fan, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sublinear Time Algorithm for Online Weighted Bipartite Matching
von: Hu, Hang, et al.
Veröffentlicht: (2022)