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图神经网络 (GNN) 是一种连接模型，它通过图的节点之间的消息传递来捕捉图的依赖关系。与标准神经网络不同的是，图神经网络保留了一种状态，可以表示来自其邻域的具有任意深度的信息。近年来，图神经网络(GNN)在社交网络、知识图、推荐系统、问答系统甚至生命科学等各个领域得到了越来越广泛的应用。
Rethinking GNNs and Missing Features: Challenges, Evaluation and a Robust Solution
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Explainable Fuzzy GNNs for Leak Detection in Water Distribution Networks
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A Large-Scale Analysis on the Use of Arrival Time Prediction for Automated Shuttle Services in the Real World
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GNN-XAR: A Graph Neural Network for Explainable Activity Recognition in Smart Homes
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Spectral Graph Neural Networks for Cognitive Task Classification in fMRI Connectomes
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A Graph Neural Network with Auxiliary Task Learning for Missing PMU Data Reconstruction
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BLISS: Bandit Layer Importance Sampling Strategy for Efficient Training of Graph Neural Networks
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ReVEAL: GNN-Guided Reverse Engineering for Formal Verification of Optimized Multipliers
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Graph Neural Networks for Causal Inference Under Network Confounding
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A Logical View of GNN-Style Computation and the Role of Activation Functions
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From GNNs to Symbolic Surrogates via Kolmogorov-Arnold Networks for Delay Prediction
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Kolmogorov-Arnold Graph Neural Networks Applied to Inorganic Nanomaterials Dataset
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Feature-Enhanced Graph Neural Networks for Classification of Synthetic Graph Generative Models: A Benchmarking Study
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WGLE:Backdoor-free and Multi-bit Black-box Watermarking for Graph Neural Networks
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Can TabPFN Compete with GNNs for Node Classification via Graph Tabularization?
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