图神经网络系列

分类 - 图神经网络系列
2022
AAAI 2022丨LUNAR：基于图神经网络的统一离群点检测方法
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AAAI 2022丨图神经网络相关论文概览
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2021
NIPS 2017丨寻找图上唯一、稳定、稀疏和快速的特征学习方法
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ICML 2019丨LDS：面向图神经网络的离散图结构学习
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AAAI 2018 | DGCNN：针对图分类任务的端到端深度学习框架
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NeurIPS 2020 | RWNN：随机游走图神经网络
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ICML 2021 | 基于因果匿名游走的时序网络归纳表示学习模型
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NeurIPS 2020 | 基于图表示学习的缺失特征填充和标签预测模型
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ICML 2021 | 针对图神经网络的通用因果解释方法
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LRGCN-SAPE：时序图中的故障路径预测模型
LRGCN-SAPE：时序图中的故障路径预测模型
AGC：基于自适应图卷积的属性图聚类模型
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SNAPSKETCH：基于图表示学习的图流异常检测模型
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C&S：标签传播思想与浅层模型相结合性能即可超过图神经网络
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TGNs：动态图中高效通用的时序图卷积网络框架
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AGCN：自适应图大小的图卷积网络模型
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AddGraph：基于时空图注意力网络的动态图异常检测
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graph2vec：图级别的表示学习模型
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DAG-GNN：基于图神经网络的有向无环图结构表示学习
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2020
【2019/SDM】Deep Anomaly Detection on Attributed Networks
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NIPS 2017 | GraphSAGE：大规模图上的归纳表示学习模型
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【2019/ICLR】Simplifying Graph Convolutional Networks
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GAT：图注意力网络
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VGAE：图变分自编码器
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【2020/WWW】Structural Deep Clustering Network
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2019
【2019/DLG】Overlapping Community Detection with Graph Neural Networks
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【2019/CVPR】Graph Convolutional Label Noise Cleaner for Anomaly Detection
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【2019/ACL】Attention Guided Graph Convolutional Networks for Relation Extraction
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【2019/ACL】Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs
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【2019/ICML】Position-aware Graph Neural Networks
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【2019/CVPR】Linkage Based Face Clustering via Graph Convolution Network
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DeepGCNs：采用 CNNs 的思路来训练更深 GCNs 模型
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【2019/AAAI】Multi-Stage Self-Supervised Learning for Graph Convolutional Networks
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【2018/ESWC】Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks
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KDD 2016 | node2vec：可扩展的网络特征学习模型
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【2018/AAAI】Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning
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【2018/AAAI】An End-to-End Deep Learning Architecture for Graph Classification
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【2018/NeurIPS】Structure-Aware Convolutional Neural Networks
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【2018/ICLR】FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS
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【2015/WWW】LINE：Large-scale Information Network Embedding
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梦家
算法工程师｜机器学习

前 途 似 海 渺 渺
来 日 方 长 漫 漫
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