Chuan Shi

変化するデータ分布の中でGNNの公平性の課題を検討する。

研究は、AIのパフォーマンス向上のためにグラフモデルと言語モデルを組み合わせている。

新しいモデルは、最小限の変更でGNNのノードを効率的にターゲットにするよ。

CoBFormerは、グラフ処理を改善するためにローカルとグローバルの注意をバランスさせる。

新しいフレームワークが分子モチーフとテキストデータに注目して機械学習を改善する。