Jiajun Bu

O modelo A2GNN melhora o desempenho na adaptação do conhecimento gráfico em diferentes domínios.

Uma nova abordagem para adaptação de domínio de grafos sem precisar de dados rotulados.

Uma nova abordagem pra melhorar os sistemas de recomendação, corrigindo sugestões que não fazem sentido de forma eficiente.

Um novo ponto de referência ajuda a melhorar o desempenho de GNN em meio aos desafios de ruído nas etiquetas.

Uma olhada nos desafios e inovações nos métodos de adaptação de domínio em grafos.

ANR melhora a eficiência e o desempenho em tarefas de representação de dados.

Redes Neurais Gráficas Inceptivas unem a homofilia e a heterofilia pra uma representação de dados mais daora.