论文10:36MDTE: Temporal Graphs Node Classification FrameworkMDTE框架在处理时间图上的节点分类问题时,特别针对少数类节点,通过创新的扩散降噪技术,显著提升了分类效果,是解决节点分类不平衡问题的有力工具。#MDTE#节点分类#时间图#扩散降噪aarXiv cs.LG@Zhou Zelong 等 7 人原文稍后读已读值得跟进有用关注 MDTE
论文11:18时间图上的学习与聚类:原理、原语与池化这篇 arXiv 论文把图神经网络和传统聚类算法掰开对比,结论很实在:没属性时谱聚类更靠谱,还给出了 GPU 加速的池化思路。#时间图#图聚类#图神经网络#谱聚类aarXiv cs.LG@Nelson Aloysio Reis de Almeida Passos 等 3 人原文稍后读已读值得跟进有用关注 时间图
论文09:21基于时间图的纵向疾病轨迹对比表示学习这篇论文用对比图神经网络给疾病轨迹建模,能更精细地聚类病程相似的患者,比传统方法好用。#对比学习#图神经网络#疾病轨迹#时间图aarXiv cs.LG@Bastian Pfeifer原文稍后读已读值得跟进有用关注 对比学习