「cs.SI」カテゴリーアーカイブ

Let Your Graph Do the Talking: Encoding Structured Data for LLMs

投稿日: 2024年2月9日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) で使用するために構造化データをシーケンシャル … 続きを読む →

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Statistical Guarantees for Link Prediction using Graph Neural Networks

投稿日: 2024年2月8日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、グラフフォンによって生成されたグラフ上のリンク予測タスクにお … 続きを読む →

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LPNL: Scalable Link Prediction with Large Language Models

投稿日: 2024年2月7日 作成者: jarxiv

要約 大規模言語モデル (LLM) をグラフ学習に適用することは、新たな取り組み … 続きを読む →

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IM-META: Influence Maximization Using Node Metadata in Networks With Unknown Topology

投稿日: 2024年2月7日 作成者: jarxiv

要約 複雑なネットワークの構造は不明なことが多いため、ノード クエリの予算が少な … 続きを読む →

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Generative Modeling of Graphs via Joint Diffusion of Node and Edge Attributes

投稿日: 2024年2月7日 作成者: jarxiv

要約 グラフ生成は、さまざまな工学および科学分野に不可欠です。 それにもかかわら … 続きを読む →

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Few-Shot Learning on Graphs: from Meta-learning to Pre-training and Prompting

投稿日: 2024年2月5日 作成者: jarxiv

要約 グラフ中心のタスクにおいて重要なステップであるグラフ表現学習は、大きな進歩 … 続きを読む →

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L2G2G: a Scalable Local-to-Global Network Embedding with Graph Autoencoders

投稿日: 2024年2月5日 作成者: jarxiv

要約 実世界のネットワークを分析するために、グラフ表現学習はよく使われるツールで … 続きを読む →

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GraphViz2Vec: A Structure-aware Feature Generation Model to Improve Classification in GNNs

投稿日: 2024年1月31日 作成者: jarxiv

要約 GNN は、ノード分類やリンク予測などのさまざまなタスクを解決するために広 … 続きを読む →

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Gravity-Informed Deep Learning Framework for Predicting Ship Traffic Flow and Invasion Risk of Non-Indigenous Species via Ballast Water Discharge

投稿日: 2024年1月30日 作成者: jarxiv

要約 水域の外来種は、地球規模の環境と生物多様性に大きな脅威をもたらします。 輸 … 続きを読む →

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Networked Communication for Decentralised Agents in Mean-Field Games

投稿日: 2024年1月29日 作成者: jarxiv

要約 ネットワーク通信を平均場ゲーム フレームワーク、特に $N$ 分散エージェ … 続きを読む →

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