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La nouvelle méthode GSSC améliore l'efficacité et l'efficience de l'analyse de graphes.

Cometh combine des méthodes discrètes et continues pour une génération de graphes efficace.

Examiner des graphes temporels révèle des complexités et des méthodes pour résoudre des problèmes efficacement.

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

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Une nouvelle architecture GNN améliore les prédictions grâce à une expressivité renforcée et une intégration des fragments.

Cette recherche s'attaque au sur-lissage dans les convolutions de graphes pour améliorer la précision de la classification des nœuds.

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OLGA classe efficacement les nœuds de graphe pour des tâches d'apprentissage à une seule classe en utilisant des techniques innovantes.

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IGL-Bench offre des outils essentiels pour mieux analyser les graphes déséquilibrés.

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

Le cadre HiFGL s'attaque aux défis de l'apprentissage collaboratif axé sur la vie privée.