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Un nouveau cadre améliore l'apprentissage de la représentation des graphes pour plusieurs tâches.

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Une nouvelle méthode améliore la prédiction de liens en s'attaquant aux données bruyantes et incomplètes.

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Link2Doc améliore la prédiction de lien en fusionnant le texte et la structure du graphe.

Cet article parle de comment GRSNN améliore les tâches de raisonnement sur les graphes en utilisant le délai synaptique.

LinkLogic offre clarté et fiabilité pour la prédiction de liens dans les graphes de connaissances.

Une nouvelle méthode améliore la transparence des modèles d'embedding de graphes de connaissances.

Une nouvelle méthode pour évaluer l’efficacité des Graph Neural Networks dans différentes structures de réseau.

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Un aperçu de comment les liens se forment et évoluent dans les réseaux sociaux.

Un nouveau cadre explique les embeddings de nœuds en utilisant des caractéristiques graphiques simples.

Cet article examine les défis de la prédiction de liens à cause des changements dans la distribution des données.

Une nouvelle approche pour améliorer la prédiction de liens dans différents types de graphes.

Nouveau modèle améliore l'étude des relations qui évoluent avec le temps.

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Un nouveau benchmark s'attaque aux biais dans les évaluations de prédiction de liens pour de meilleures applications dans le monde réel.

Cette étude se concentre sur l'inférence de connexions de réseau cachées en utilisant des marches aléatoires.

Une nouvelle méthode améliore les prévisions des effets secondaires des médicaments en utilisant des approches basées sur les données.

Une nouvelle méthode améliore la segmentation d'objets vidéo en s'appuyant sur les relations contextuelles.

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Wav2graph crée des graphes de connaissances à partir de la langue parlée pour améliorer la compréhension de l'IA.

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GATH améliore la complétion des graphes de connaissances en utilisant des mécanismes d'attention avancés pour plus de précision.

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Path-LLM propose de nouvelles façons de créer des embeddings de graphes significatifs pour diverses applications.

Un nouveau modèle améliore la prédiction de liens dans les graphes de connaissances en utilisant des descriptions textuelles.

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Étudie la formation de communautés dans les réseaux pour comprendre le comportement social.

Apprends comment les liens se forment dans les réseaux grâce à la popularité et la similarité.

Une étude sur l'efficacité de Graphair dans les représentations de graphes équitables et la prédiction de liens.