最快的路线搜索，即在用户发起查询时查找旅行时间最短的路径，已成为许多地图应用程序中最重要的服务之一。为了增强用户的旅行体验，有必要实现。。。

在本文中，我们研究了在存在缺失数据的情况下计算随机预测距离的问题。我们提出了一个通用框架，避免了预先插补，并以不可知的方式使用输入点中包含的信息。我们以…为中心。。。

联邦学习（FL）为保持隐私的机器学习提供了一种新的范例，使多个客户能够在模型训练上进行协作，而无需共享私有数据。为了处理多源异构数据，垂直联合学习（VFL）。。。

多模态大型语言模型（MLLM），如GPT-4，在人工指令方面表现出很强的理解能力，在新的下游多模态任务方面也表现出零快照能力。要在统一嵌入中集成不同的模式。。。

建立一个稳健的谣言检测模型对于保障社交媒体平台上信息的准确性至关重要。然而，现有的阻止谣言传播的方法依赖于丰富而干净的培训数据，而这些数据很少可用。。。

随着推荐算法的发展，研究人员越来越关注推荐中的用户歧视等公平性问题。为了解决这些问题，现有的工作通常会过滤用户的敏感信息，这些信息可能。。。

目前，医学领域中机器学习技术的使用正在增加。在医学图像的分类、预测和分割任务中所采用的监督学习方法，在出现以下情况时，性能总是会下降。。。

移动用户流量促进了各种应用，包括网络规划和优化，而由于隐私问题，大规模移动用户流量几乎不可用。另一种解决方案是为……生成移动用户流量数据。。。

超图可以表示对象之间的高阶关系。传统的超图神经网络涉及节点-边缘-节点变换，导致计算成本和时间的增加。本文的主要目的是提出一种新的采样技术。。。

多变量时间序列异常检测（MTS-AD）对于有效管理和维护服务器集群、航天器和金融系统等复杂系统中的设备至关重要。。。

现代社交媒体的发展极大地改变了人们获取信息的方式。然而，各种虚假信息的广泛传播产生了严重的有害影响。因此，人们提出了许多基于深度学习的方法来。。。

多视图子空间聚类（MVSC）得益于对跨多视图数据点之间有价值的拓扑成对关系的有效探索，近年来受到了越来越多的关注。然而，我们观察到现有的。。。

城市网格预测可以应用于许多经典的时空预测任务，如空气质量预测、人群密度预测和交通流量预测，这对智慧城市建设具有重要意义。鉴于其实用性。。。

标记时间点过程模型（MTPP）旨在对连续时间内的事件序列和事件标记（相关特征）进行建模。这些模型已应用于各种应用领域，在这些领域中，连续时间内捕获事件动态是。。。

图被广泛用于表示复杂系统中的成对相互作用。由于这种真实世界的图形很大，并且经常不断增长，因此采样子图对于各种用途都很有用，包括模拟、可视化、流处理。。。

图摘要是分析大型图的有用工具。一些工作试图保留原始节点嵌入，编码摘要图上节点的丰富结构信息。然而，他们的算法是启发式设计的，而不是。。。

节点分类是通过分析网络中节点的属性和交互来预测节点的类标签。我们注意到，许多现有的基于图的节点分类解决方案只考虑节点的连通性，而不考虑节点的局部。。。

图的自我监督表征学习已经得到了广泛的关注，并证明了从图中提取有意义表征的显著效果，尤其是在缺乏标记数据的情况下。这其中有两种代表性的方法。。。

图形神经网络（GNN）因其在许多基础学习任务中的表现力和最先进的预测性能而变得越来越重要。尽管取得了这一成功，但GNN仍面临公平问题，这些问题是作为。。。

我们引入了识别最小值的一般问题边缘一个给定图的子集，删除该子集将使该图成为无社区的。我们根据两个社区概念来考虑这个问题，这两个概念已经引起了很大的关注：k个-桁架和k个-核心。我们。。。