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图卷积网络（简称GCN），由Thomas Kpif于2017年在论文Semi-supervised classification with graph convolutional networks中提出。它为图（graph）结构数据的处理提供了一个崭新的思路，将深度学习中常用于图像的卷积神经网络应用到图数据上。
EEG2GAIT: A Hierarchical Graph Convolutional Network for EEG-based Gait Decoding
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Exploring the impact of adaptive rewiring in Graph Neural Networks
Arxiv
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LIT-GRAPH: Evaluating Deep vs. Shallow Graph Embeddings for High-Quality Text Recommendation in Domain-Specific Knowledge Graphs
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AI-Based Stroke Rehabilitation Domiciliary Assessment System with ST_GCN Attention
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SWGCN: Synergy Weighted Graph Convolutional Network for Multi-Behavior Recommendation
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AtomGraph: Tackling Atomicity Violation in Smart Contracts using Multimodal GCNs
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Merged ChemProt-DrugProt for Relation Extraction from Biomedical Literature
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UEChecker: Detecting Unchecked External Call Vulnerabilities in DApps via Graph Analysis
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Latent Dynamics Graph Convolutional Networks for model order reduction of parameterized time-dependent PDEs
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APC-GNN++: An Adaptive Patient-Centric GNN with Context-Aware Attention and Mini-Graph Explainability for Diabetes Classification
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Insider Threat Detection Using GCN and Bi-LSTM with Explicit and Implicit Graph Representations
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From Small to Large: A Graph Convolutional Network Approach for Solving Assortment Optimization Problems
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Fusing Biomechanical and Spatio-Temporal Features for Fall Prediction: Characterizing and Mitigating the Simulation-to-Reality Gap
Arxiv
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Label-Efficient Skeleton-based Recognition with Stable-Invertible Graph Convolutional Networks
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参考链接
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