标签：图神经网络
ICML 2024丨多轨图卷积网络：解决过平滑与过碾压的新思路
图神经网络（GNNs）在多个领域表现出了强大的分析能力，但受限于模型层数较浅，未能充分发挥其潜力。主要挑战在于过平滑和过碾压问题，前者导致节点表示难以...
孟瑜获杰出博士论文奖，中科大获最佳学生论文，KDD 2024全部奖项放出
第30届ACM SIGKDD国际数据挖掘与知识发现大会（KDD 2024）在西班牙巴塞罗那成功举行，多项大奖揭晓。华人研究者在此次大会上表现突出，孟瑜的《Efficient and...
北航、滴滴联合提出一种新的增量度量框架，实现动态图结构熵的高效增量计算
北京航空航天大学彭浩老师团队在《The journal of Artificial Intelligence》2024年发表的论文“Incremental Measurement of Structural Entropy for Dynamic ...
首次攻克「图基础模型」三大难题！港大开源OpenGraph：零样本学习适配多种下游任
香港大学发布了一种名为OpenGraph的通用图基座模型，该模型能够从大型语言模型（LLM）中蒸馏零样本图泛化能力。图学习技术能够对复杂的关系数据进行挖掘和学...
谷歌送出新年大礼！官宣发布 TensorFlow GNN 1.0：用于构建大规模图神经网络，可动态和交互采样
图神经网络（GNN）是一种强大的技术，用于处理图形数据，能够利用图的连接性和节点与边上的输入特征。GNN可以应用于整个图、单个节点或潜在边的预测，例如预...
