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Nuovo framework migliora la previsione dei link nei grafi di conoscenza usando modelli linguistici.

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Un nuovo metodo migliora la previsione dei link affrontando dati rumorosi e incompleti.

Un nuovo metodo che usa vettori binari per rappresentare i concetti linguistici in modo efficiente.

Link2Doc migliora la previsione dei link unendo testo e struttura del grafo.

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LinkLogic offre chiarezza e affidabilità per la previsione dei link nei grafi di conoscenza.

Un nuovo metodo migliora la trasparenza dei modelli di embedding dei grafi della conoscenza.

Un nuovo metodo per valutare l'efficacia delle Reti Neurali Grafica su diverse strutture di rete.

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Un nuovo framework spiega le embedding dei nodi usando semplici caratteristiche dei grafi.

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Un nuovo approccio per migliorare la previsione dei link in diversi tipi di grafi.

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Un nuovo metodo combina il mining delle regole e la previsione dei link per arricchire i grafi di conoscenza.

Un nuovo benchmark affronta i pregiudizi nelle valutazioni di previsione dei link per migliorare le applicazioni nel mondo reale.

Questo studio si concentra sull'inferire connessioni nascoste nella rete usando passeggiate casuali.

Un nuovo metodo migliora le previsioni degli effetti collaterali dei farmaci usando approcci basati sui dati.

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GATH migliora il completamento dei grafi di conoscenza usando meccanismi di attenzione avanzati per una maggiore accuratezza.

Esplorando come gli embedding trasformano il processamento delle informazioni nelle macchine.

Path-LLM offre nuovi modi per creare embedding grafici significativi per diverse applicazioni.

Un nuovo modello migliora la previsione dei link nei grafi di conoscenza usando descrizioni testuali.

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Studia la formazione delle comunità nelle reti per capire meglio il comportamento sociale.

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Uno studio sull'efficacia di Graphair nelle rappresentazioni grafiche e nella previsione dei link.