2022年第1批:虚拟事件
巴斯蒂安·里克 , 拉兹万·帕斯卡努 :
图形学习会议,LoG 2022,2022年12月9日至12日,虚拟活动。 机器学习研究进展 198, PMLR公司 2022 巴斯蒂安·里克 , 拉兹万·帕斯卡努 , 杜元奇 , 汉内斯·斯塔克 , 德里克·林 , Chaitanya K.Joshi公司 , 安德烈亚·迪亚克 , 尤利亚·杜塔 , 约书亚·罗宾逊 , 加布里埃尔·科尔索 , 莱昂纳多·科塔 , 朱燕桥 , 黄可欣 , 米歇尔·李 , 索菲亚·布尔赫姆 , 伊莉亚·伊加索夫 :
第一次图形学习会议:前言。 i-xxiii号 罗玉红 , 潘丽 :
邻域软件可扩展时间网络表示学习。 1 博尔贾·伊巴兹 , 维塔利·库林 , 乔治·帕帕马卡里奥斯 , 基里亚科斯·尼基福鲁 , 本纳尼 , 罗贝尔·索尔达斯 , 安德鲁·约瑟夫·杜季克 , 马特科·博斯尼亚克 , 亚历克斯·维维茨基 , 尤利娅·鲁巴诺娃 , 安德烈亚·迪亚克 , Beatrice Bevilacqua公司 , 雅罗斯拉夫·加宁 , 查尔斯·布伦德尔 , 彼得·维利科维奇 :
一名神经算法学习者(Generalist Neural Algorithmic Learner)。 2 邓晨辉 , 李秀玉 , 卓峰 , Zhiru Zhang(张志如) :
GARNET:鲁棒可伸缩图形神经网络的降秩拓扑学习。 三 珍潭 , 宋王 , 凯泽鼎 , 李俊东 , 刘欢 :
传导性线性探测:一种新的少热点节点分类框架。 4 拉尔夫·阿布德 , 拉多斯拉夫·迪米特洛夫 , 伊斯梅尔·伊尔坎·塞兰 :
用于图形属性预测的最短路径网络。 5 刘人明 , 塞米·坎蒂尔克 , 弗雷德里克·温克尔 , 莎拉·麦奎尔 , 王欣怡 , 安娜·利特尔 , 莱斯利·奥布雷 , 迈克尔·帕尔穆特 , 巴斯蒂安·里克 , 马修·海恩 , 盖伊·沃尔夫 , 拉迪斯拉夫·兰帕塞克 :
图表示学习中的基准分类。 6 马佳琪 , 张兴健 , 和正范 , Jin Huang(金黄) , 李天岳 , 李廷伟 , 涂艺文 , 陈淑珠 , 乔竹梅 :
图形学习索引器:一个面向贡献者和元数据丰富的图形学习基准平台。 7 天津黄 , 陈天龙 , 孟芳 , 弗拉多·门科夫斯基 , 赵家秀 , 吕寅 , 贝玉龙 , 德西巴尔·康斯坦丁·莫卡努(Decebal Constantin Mocanu) , 张扬·王 , Mykola Pechenizkiy公司 , 刘世伟 :
你可以通过根本不训练权重来拥有更好的图神经网络:找到未训练的GNN票证。 8 约翰内斯·加斯泰格 , 陈迪倩 , 斯蒂芬·格内曼 :
图神经网络中基于影响的小型匹配。 9 米查尔·潘迪 , 邱维康 , 加布里埃尔·科尔索 , 彼得·维利科维奇 , 应智涛 , 朱尔·莱斯科维奇 , 彼得罗·利奥 :
学习图搜索启发。 10 伊曼纽尔·罗西 , 亨利·肯莱 , 玛丽亚·戈里诺娃 , 本杰明·保罗·张伯伦 , 董晓文 , 迈克尔·布朗斯坦 :
关于特征传播在缺少节点特征的图学习中的不合理有效性。 11 周冰心(音) , 刘新良 , 刘月华 , 黄云英 , 彼得罗·利奥 , 王玉光 :
用于动态图表示的条件良好的谱变换。 12 杨若晨 , 弗雷德里克·萨拉 , 保罗·博格丹 :
具有简单复数的高阶数据的有效表示学习。 13 王一伟 , 布莱恩·胡伊 , 刘约岑(Yozen Liu) , 童照 , 郭志春 , 尼尔·沙哈 :
手电筒:具有有效解码器的可扩展链接预测。 14 阿德里安·阿尔奈兹·罗德里格斯 , 艾哈迈德·贝加 , 弗朗西斯科·埃斯科拉诺 , 努里亚·奥利弗 :
DiffWire:通过Lovász界限重新绘制归纳图。 15 张溪梦 , 索哈姆·穆克吉 , 塔马尔·戴伊 :
GEFL:用于图形分类的扩展过滤学习。 16 王朝晖 , 齐曹 , 华为沈 , 徐冰冰 , 张木涵(Muhan Zhang) , 程雪琪 :
通过子图形软件Weisfeiler-Lehman实现图形分类的高效表达GNN。 17 萨拉·哈纳 , 费利克斯·柯霍夫 , Jochen Garcke公司 :
在半规则曲面网格上使用谱卷积自动编码器进行传递学习。 18 王西元(Xiyuan Wang) , 张木涵(Muhan Zhang) :
分子势能面局部框架的图形神经网络。 19 弗兰卡·鲍斯 , 尼尔斯·莫滕·克里格 :
逐渐的魏斯费勒-勒曼:缓慢而稳健赢得比赛。 20 何一轩 , 格辛·雷内特 , 米哈·库库林古 :
DIGRAC:基于流不平衡的有向图聚类。 21 保罗·谢勒 , 彼得罗·利奥 , 马蒂亚·贾姆尼克 :
药物对评分图的分布表示。 22 贾斯·克拉克森 , 米哈·库库林古 , 安德鲁·埃利奥特 , 格辛·雷内特 :
DAMNETS:生成马尔科夫网络时间序列的深度自回归模型。 23 穆罕默德·萨巴奇 , 里卡多·陶尔米纳 , 阿兰·汉贾利奇 , 艾文·伊苏菲 :
图形时间卷积自动编码器。 24 亚库巴·卡洛加 , 皮埃尔·博尔格塔 , 阿默里·哈布拉德 :
学习属性图之间度量的简单方法。 25 戴恩言 , 周世杰 , 郭志盟 , 王素航(Suhang Wang) :
异嗜图的标签线图卷积网络。 26 韩高 , 徐涵 , 黄娇阳 , 王建勋 , 刘丽萍 :
PatchGT:学习图表示的不可训练簇上的变换器。 27 瓦伦蒂娜·金奇利亚 , 奇拉格·瓦伦·舒克拉 , 瓜达卢佩-冈萨雷斯 , 希拉格·阿加瓦尔 :
使用解释定向消息传递训练GNN。 28 周光启 , 王开新 , 简唐 , 贾世峰 , 布莱恩·胡伊 , 赵培林 , 徐廷阳 , 王新超 :
活性分子性质预测的联合建模不确定性和多样性。 29 团乐 , Frank Noé , 乔克·阿内·克利夫特 :
利用等变图形注意进行生物分子结构表征学习。 30 马西耶·贝斯塔 , 帕特里克·伊夫 , 弗洛里安·谢德尔 , 大泽和树 , 尼科利·德莱登 , 米查尔·波德斯塔夫斯基 , 陈天成 , 托尔斯滕·霍夫勒 :
神经图形数据库。 31 童照 , 咸丰堂 , 张丹青 , 江浩明 , 尼基尔·拉奥 , 宋一伟 , 帕拉夫·阿格拉瓦尔 , Karthik Subbian公司 , 冰音 , 孟江 :
AutoGDA:用于节点分类的自动图形数据增强。 32 多纳托·克里斯托米 , 西蒙·安东内利 , 瓦伦蒂诺·马约卡 , 卢卡·莫舍拉 , 里卡多·马林 , 埃马努埃莱·罗多拉 :
基于度量的少镜头图分类。 33 肖广轩 , 莱斯利·帕克·卡尔布林 , 吴佳军 , 毛佳元 :
超图推理的稀疏和局部网络。 34 戴振伟 , 瓦西里厄斯·伊奥尼迪斯 , Soji Adeshina公司 , 扎克·乔斯特 , 克里斯托斯·法洛索斯 , 乔治·卡里皮斯 :
分散样本:用于数据高效图形神经网络学习的多样化标签采样。 35 阿卜杜勒卡迪尔·切利卡纳 , 尼古拉斯·纳基斯 , 莫滕·莫鲁普 :
连续时间动态节点表示学习的分段速度模型。 36 赵天祥 , 罗东生 , 张翔 , 王素航(Suhang Wang) :
TopoImb:图学习中的拓扑级不平衡。 37 安德烈亚·迪亚克 , 马克·拉肯比 , 彼得·维利科维奇 :
扩展器图形传播。 38 王旭红 , 陈思瑞 , 何一轩 , 王敏杰 , 权干 , 严俊驰(Junchi Yan) :
CEP3:基于图上神经点过程的社区事件预测。 39 何一轩 , 迈克尔·帕尔穆特 , 格辛·雷内特 , 米哈·库库林古 :
MSGNN:基于新型磁符号拉普拉斯算子的谱图神经网络。 40 大卫·蒙特罗 , J.哈维尔·耶布斯 :
结合图形和递归网络实现高效的段标记。 41 亚历山德鲁·克里斯蒂安·马拉 , 杰弗里·利赫菲特 , 斯蒂芬·格内曼 , 蒂杰尔·德比 :
节点嵌入鲁棒性的系统评估。 42 尤安·昂 , 彼得·维利科维奇 :
图神经网络的可学习交换幺半群。 43 肯扎·阿马拉 , 应智涛 , 张子涛 , 韩志超 , 杨钊 , 沂南山 , 乌尔里克·布兰德斯 , 塞巴斯蒂安·希姆 , 策张 :
GraphFramEx:面向图形神经网络解释方法的系统评估。 44 赛亚克·穆克吉 , 西普什巴克·南达努里 , 盛冠 , 库什布·阿加瓦尔 , Subhrajit Sinha公司 , Soumya Kundu公司 , 西米塔·帕尔 , 吴英辉 , Draguna L.Vrabie公司 , Sutanay Choudhury公司 :
稀疏网络动力系统的分布式几何Koopman算子学习。 45 巴勃罗·巴塞洛 , 米哈伊尔·高尔金 , 克里斯多夫·莫利斯 , 米盖尔·罗梅罗·奥尔思 :
Weisfeiler和Leman Go Relational。 46 朱燕桥 , 杜元奇 , 王银凯 , 徐宜晨 , 张洁玉 , 刘强(音) , 舒武(Shu Wu) :
深度图生成方法与应用综述。 47 卡勒姆·克里斯托弗·麦肯齐 , 穆罕默德·达伍德 , 西蒙·格雷厄姆 , 马克·伊斯特伍德 , Fayyaz ul Amir Afsar Minhas公司 :
用于生存排序的整张幻灯片图像的神经网络图建模。 48 Christoffel门卫 , 维克托·阿莱克山德鲁·达尔瓦鲁(Victor-Alexandru Darvariu) , 斯蒂芬·海尔斯 , 米尔科·穆索莱西 :
基于深度强化学习的熵最大化动态网络重构。 49 彼得·维利科维奇 , 马特科·博斯尼亚克 , 托马斯·基普夫 , 亚历山大·勒克纳 , Raia Hadsell公司 , 拉兹万·帕斯卡努 , 查尔斯·布伦德尔 :
推理-模块化表达。 50 Lisi Qarkashija , 文森佐·佩里 , 英戈·斯科尔斯 :
De Bruijn Goes Neural:动态图上时间序列数据的因果感知图神经网络。 51 克里斯托弗·布洛克 , 耶莱娜·斯迈利亚尼奇 , 英戈·斯科尔斯 , 马丁·罗斯瓦尔 :
基于相似性的网络流模块化压缩链接预测。 52 大卫·W·张 , Gertjan J.Burghouts公司 , 塞斯·G·M·斯诺克 :
修剪边和渐变以从较大的集学习超图。 53 于和 , 彼得·维利科维奇 , 彼得罗·利奥 , 安德烈亚·迪亚克 :
连续神经算法规划器。 54 西蒙·皮亚盖西 , 安德烈·帕尼松 , 乔瓦尼·佩特里 :
从简单复杂嵌入中进行有效的高阶链路预测和重建。 55 董凯文 , 田一军(音) , 郭志春 , 杨扬 , 尼特斯·查拉 :
FakeEdge:缓解链接预测中的数据集偏移。 56