Jiajun Bu

Il modello A2GNN migliora le prestazioni nell'adattare la conoscenza dei grafi tra diversi domini.

Un approccio innovativo per l'adattamento del dominio dei grafi senza bisogno di dati etichettati.

Un nuovo modo per affinare i sistemi di raccomandazione correggendo suggerimenti inadatti in modo efficiente.

Un nuovo benchmark aiuta a migliorare le prestazioni dei GNN nonostante le sfide del rumore nelle etichette.

Uno sguardo alle sfide e alle innovazioni nei metodi di adattamento del dominio grafico.

ANR migliora l'efficienza e le prestazioni nei compiti di rappresentazione dei dati.

Le Reti Neurali Grafiche Inceptive colmano il divario tra omofilia e eterofilia per una migliore rappresentazione dei dati.