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Web, Data Mining & Information Retrieval

2022 · 253 papers

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2022 · KDD
A Generalized Backward Compatibility Metric
Tomoya Sakai
Web, Data Mining & Information Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
2022 · KDD
A Generalized Doubly Robust Learning Framework for Debiasing Post-Click Conversion Rate Prediction
Quanyu Dai, Haoxuan Li, Peng Wu, Zhenhua Dong, Xiao-Hua Zhou, Rui Zhang, Rui Zhang, Jie Sun
Web, Data Mining & Information Retrieval
日本大学: 関与なし（対象大学）
2022 · KDD
A Model-Agnostic Approach to Differentially Private Topic Mining
Han Wang, Jayashree Sharma, Shuya Feng, Kai Shu, Yuan Hong
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日本大学: 関与なし（対象大学）
2022 · KDD
A Nearly-Linear Time Algorithm for Minimizing Risk of Conflict in Social Networks
Liwang Zhu, Zhongzhi Zhang
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日本大学: 関与なし（対象大学）
2022 · KDD
A Spectral Representation of Networks: The Path of Subgraphs
Shengmin Jin, Hao Tian, Jiayu Li, Reza Zafarani
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2022 · KDD
Accurate Node Feature Estimation with Structured Variational Graph Autoencoder
Jaemin Yoo, Hyunsik Jeon, Jinhong Jung, U Kang
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2022 · KDD
Active Model Adaptation Under Unknown Shift
Jie-Jing Shao, Yunlu Xu, Zhanzhan Cheng, Yu-Feng Li
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2022 · KDD
AdaAX
Dat Hong, Alberto Maria Segre, Tong Wang
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Adaptive Fairness-Aware Online Meta-Learning for Changing Environments
Chen Zhao, Feng Mi, Xintao Wu, Kai Jiang, Latifur Khan, Feng Chen
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Adaptive Learning for Weakly Labeled Streams
Zhen-Yu Zhang, Yu-Yang Qian, Yu-Jie Zhang, Yuan Jiang, Zhi-Hua Zhou
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Adaptive Model Pooling for Online Deep Anomaly Detection from a Complex Evolving Data Stream
Susik Yoon, Youngjun Lee, Jae-Gil Lee, Byung Suk Lee
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Addressing Unmeasured Confounder for Recommendation with Sensitivity Analysis
Sihao Ding, Peng Wu, Fuli Feng, Yitong Wang, Xiangnan He, Yong Liao, Yongdong Zhang
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Adversarial Gradient Driven Exploration for Deep Click-Through Rate Prediction
Kailun Wu, Weijie Bian, Zhangming Chan, Lejian Ren, Shiming Xiang, Shu-Guang Han, Hongbo Deng, Bo Zheng
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Aligning Dual Disentangled User Representations from Ratings and Textual Content
Nhu-Thuat Tran, Hady W. Lauw
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An Embedded Feature Selection Framework for Control
Jiawen Wei, Fangyuan Wang, Wanxin Zeng, Wenwei Lin, Ning Gui
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Antibody Complementarity Determining Regions (CDRs) design using Constrained Energy Model
Tianfan Fu, Jimeng Sun
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Availability Attacks Create Shortcuts
Da Yu, Huishuai Zhang, Wei Chen, Jian Yin, Tie-Yan Liu
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Avoiding Biases due to Similarity Assumptions in Node Embeddings
Deepayan Chakrabarti
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BLISS: A Billion scale Index using Iterative Re-partitioning
Gaurav Gupta, Tharun Medini, Anshumali Shrivastava, Alexander J. Smola
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Balancing Bias and Variance for Active Weakly Supervised Learning
Hitesh Sapkota, Qi Yu
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Beyond Point Prediction: Capturing Zero-Inflated & Heavy-Tailed Spatiotemporal Data with Deep Extreme Mixture Models
Tyler Wilson, Andrew McDonald, Asadullah Hill Galib, Pang-Ning Tan, Lifeng Luo
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Bilateral Dependency Optimization
Xiong Peng, Feng Liu, Jingfeng Zhang, Long Lan, Junjie Ye, Tongliang Liu, Bo Han
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CLARE
Xixi Wu, Yun Xiong, Yao Zhang, Yizhu Jiao, Caihua Shan, Yiheng Sun, Yangyong Zhu, Philip S. Yu
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COSTA
Yifei Zhang, Hao Zhu, Zixing Song, Piotr Koniusz, Irwin King
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Causal Attention for Interpretable and Generalizable Graph Classification
Yongduo Sui, Xiang Wang, Jiancan Wu, Min Lin, Xiangnan He, Tat-Seng Chua
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Causal Discovery on Non-Euclidean Data
Jing Yang, Kai Xie, Ning An
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ClusterEA: Scalable Entity Alignment with Stochastic Training and Normalized Mini-batch Similarities
Yunjun Gao, Xiaoze Liu, Junyang Wu, Tianyi Li, Pengfei Wang, Lu Chen
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Clustering with Fair-Center Representation
Suhas Thejaswi, Ameet Gadekar, Bruno Ordozgoiti, Michal Osadnik
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CoRGi: Content-Rich Graph Neural Networks with Attention
Jooyeon Kim, Angus Lamb, Simon Woodhead, Simon Peyton Jones, Cheng Zhang, Miltiadis Allamanis
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Collaboration Equilibrium in Federated Learning
Sen Cui, Jian Liang, Weishen Pan, Kun Chen, Changshui Zhang, Fei Wang
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Communication-Efficient Robust Federated Learning with Noisy Labels
Junyi Li, Jian Pei, Heng Huang
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Comprehensive Fair Meta-learned Recommender System
Tianxin Wei, Jingrui He
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Compressing Deep Graph Neural Networks via Adversarial Knowledge Distillation
Huarui He, Jie Wang, Zhanqiu Zhang, Feng Wu
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Compute Like Humans: Interpretable Step-by-step Symbolic Computation with Deep Neural Network
Shuai Peng, Di Fu, Yong Cao, Yijun Liang, Gu Xu, Liangcai Gao, Zhi Tang
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Condensing Graphs via One-Step Gradient Matching
Wei Jin, Xianfeng Tang, Haoming Jiang, Zheng Li, Danqing Zhang, Jiliang Tang, Bing Yin
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Connecting Low-Loss Subspace for Personalized Federated Learning
Seok-Ju Hahn, Minwoo Jeong, Junghye Lee
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Continuous-Time and Multi-Level Graph Representation Learning for Origin-Destination Demand Prediction
Liangzhe Han, Xiaojian Ma, Leilei Sun, Bowen Du, Yanjie Fu, Weifeng Lv, Hui Xiong
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Contrastive Learning with Complex Heterogeneity
Lecheng Zheng, Jinjun Xiong, Yada Zhu, Jingrui He
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Core-periphery Models for Hypergraphs
Marios Papachristou, Jon Kleinberg
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Core-periphery Partitioning and Quantum Annealing
Catherine F. Higham, Desmond J. Higham, Francesco Tudisco
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Counteracting User Attention Bias in Music Streaming Recommendation via Reward Modification
Xiao Zhang, Sunhao Dai, Jun Xu, Zhenhua Dong, Quanyu Dai, Ji-Rong Wen
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CrossCBR
Yunshan Ma, Yingzhi He, An Zhang, Xiang Wang, Tat-Seng Chua
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DICE: Domain-attack Invariant Causal Learning for Improved Data Privacy Protection and Adversarial Robustness
Qibing Ren, Yiting Chen, Yichuan Mo, Qitian Wu, Junchi Yan
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Debiasing Learning for Membership Inference Attacks Against Recommender Systems
Zihan Wang, Na Huang, Fei Sun, Pengjie Ren, Zhumin Chen, Hengliang Luo, Maarten de Rijke, Zhaochun Ren
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Debiasing the Cloze Task in Sequential Recommendation with Bidirectional Transformers
Khalil Damak, Sami Khenissi, Olfa Nasraoui
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Deconfounding Actor-Critic Network with Policy Adaptation for Dynamic Treatment Regimes
Changchang Yin, Ruoqi Liu, Jeffrey Caterino, Ping Zhang
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Deep Learning for Prognosis Using Task-fMRI
Ge Shi, Jason Smucny, Ian Davidson
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Deep Representations for Time-varying Brain Datasets
Sikun Lin, Shuyun Tang, Scott T. Grafton, Ambuj K. Singh
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Demystify Hyperparameters for Stochastic Optimization with Transferable Representations
Jianhui Sun, Mengdi Huai, Kishlay Jha, Aidong Zhang
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Dense Feature Tracking of Atmospheric Winds with Deep Optical Flow
Thomas J. Vandal, Kate Duffy, Will McCarty, Akira Sewnath, Ramakrishna Nemani
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Detecting Arbitrary Order Beneficial Feature Interactions for Recommender Systems
Yixin Su, Yunxiang Zhao, Sarah Erfani, Junhao Gan, Rui Zhang
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Detecting Cash-out Users via Dense Subgraphs
Yingsheng Ji, Zheng Zhang, Xinlei Tang, Jiachen Shen, Xi Zhang, Guangwen Yang
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Discovering Invariant and Changing Mechanisms from Data
Sarah Mameche, David Kaltenpoth, Jilles Vreeken
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Discovering Significant Patterns under Sequential False Discovery Control
Sebastian Dalleiger, Jilles Vreeken
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Disentangled Dynamic Heterogeneous Graph Learning for Opioid Overdose Prediction
Qianlong Wen, Zhongyu Ouyang, Jianfei Zhang, Yiyue Qian, Yanfang Ye, Chuxu Zhang
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Disentangled Ontology Embedding for Zero-shot Learning
Yuxia Geng, Jiaoyan Chen, Wen Zhang, Yajing Xu, Zhuo Chen, Jeff Z. Pan, Yufeng Huang, Feiyu Xiong, Huajun Chen
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Domain Adaptation in Physical Systems via Graph Kernel
Haoran Li, Hanghang Tong, Yang Weng
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Domain Adaptation with Dynamic Open-Set Targets
Jun Wu, Jingrui He
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Dual Bidirectional Graph Convolutional Networks for Zero-shot Node Classification
Qin Yue, Jiye Liang, Junbiao Cui, Liang Bai
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Dual-Geometric Space Embedding Model for Two-View Knowledge Graphs
Roshni G. Iyer, Yunsheng Bai, Wei Wang, Yizhou Sun
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ERNet
Yao Su, Zhentian Qian, Lifang He, Xiangnan Kong
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Efficient Approximate Algorithms for Empirical Variance with Hashed Block Sampling
Xingguang Chen, Fangyuan Zhang, Sibo Wang
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Efficient Join Order Selection Learning with Graph-based Representation
Jin Chen, Guanyu Ye, Yan Zhao, Shuncheng Liu, Liwei Deng, Xu Chen, Rui Zhou, Kai Zheng
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Efficient Orthogonal Multi-view Subspace Clustering
Man-Sheng Chen, Chang-Dong Wang, Dong Huang, Jian-Huang Lai, Philip S. Yu
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End-to-End Semi-Supervised Ordinal Regression AUC Maximization with Convolutional Kernel Networks
Ziran Xiong, Wanli Shi, Bin Gu
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Enhancing Machine Learning Approaches for Graph Optimization Problems with Diversifying Graph Augmentation
Chen-Hsu Yang, Chih-Ya Shen
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Estimating Individualized Causal Effect with Confounded Instruments
Haotian Wang, Wenjing Yang, Longqi Yang, Anpeng Wu, Liyang Xu, Jing Ren, Fei Wu, Kun Kuang
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Evaluating Knowledge Graph Accuracy Powered by Optimized Human-machine Collaboration
Yifan Qi, Weiguo Zheng, Liang Hong, Lei Zou
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ExMeshCNN
Seonggyeom Kim, Dong-Kyu Chae
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External Knowledge Infusion for Tabular Pre-training Models with Dual-adapters
Can Qin, Sungchul Kim, Handong Zhao, Tong Yu, Ryan A. Rossi, Yun Fu
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Extracting Relevant Information from User's Utterances in Conversational Search and Recommendation
Ali Montazeralghaem, James Allan
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FLDetector: Defending Federated Learning Against Model Poisoning Attacks via Detecting Malicious Clients
Zaixi Zhang, Xiaoyu Cao, Jinyuan Jia, Neil Zhenqiang Gong
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Fair Labeled Clustering
Seyed A. Esmaeili, Sharmila Duppala, John P. Dickerson, Brian Brubach
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Fair Ranking as Fair Division: Impact-Based Individual Fairness in Ranking
Yuta Saito, Thorsten Joachims
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Fair Representation Learning: An Alternative to Mutual Information
Ji Liu, Zenan Li, Yuan Yao, Feng Xu, Xiaoxing Ma, Miao Xu, Hanghang Tong
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Fair and Interpretable Models for Survival Analysis
Md Mahmudur Rahman, Sanjay Purushotham
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Feature Overcorrelation in Deep Graph Neural Networks
Wei Jin, Xiaorui Liu, Yao Ma, Charu Aggarwal, Jiliang Tang
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FedMSplit
Jiayi Chen, Aidong Zhang
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FedWalk
Qiying Pan, Yifei Zhu
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Few-Shot Fine-Grained Entity Typing with Automatic Label Interpretation and Instance Generation
Jiaxin Huang, Yu Meng, Jiawei Han
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Few-shot Heterogeneous Graph Learning via Cross-domain Knowledge Transfer
Qiannan Zhang, Xiaodong Wu, Qiang Yang, Chuxu Zhang, Xiangliang Zhang
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Finding Meta Winning Ticket to Train Your MAML
Dawei Gao, Yuexiang Xie, Zimu Zhou, Zhen Wang, Yaliang Li, Bolin Ding
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Flexible Modeling and Multitask Learning using Differentiable Tree Ensembles
Shibal Ibrahim, Hussein Hazimeh, Rahul Mazumder
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FlowGEN
Furkan Kocayusufoglu, Arlei Silva, Ambuj K. Singh
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Framing Algorithmic Recourse for Anomaly Detection
Debanjan Datta, Feng Chen, Naren Ramakrishnan
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FreeKD
Kaituo Feng, Changsheng Li, Ye Yuan, Guoren Wang
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GBPNet
Sarp Aykent, Tian Xia
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GPPT: Graph Pre-training and Prompt Tuning to Generalize Graph Neural Networks
Mingchen Sun, Kaixiong Zhou, Xin He, Ying Wang, Xin Wang
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GUIDE: Group Equality Informed Individual Fairness in Graph Neural Networks
Weihao Song, Yushun Dong, Ninghao Liu, Jundong Li
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Geometer: Graph Few-Shot Class-Incremental Learning via Prototype Representation
Bin Lu, Xiaoying Gan, Lina Yang, Weinan Zhang, Luoyi Fu, Xinbing Wang
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Geometric Policy Iteration for Markov Decision Processes
Yue Wu, Jesús A. De Loera
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Global Self-Attention as a Replacement for Graph Convolution
Md Shamim Hussain, Mohammed J. Zaki, Dharmashankar Subramanian
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Graph Neural Networks with Node-wise Architecture
Zhen Wang, Zhewei Wei, Yaliang Li, Weirui Kuang, Bolin Ding
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Graph Rationalization with Environment-based Augmentations
Gang Liu, Tong Zhao, Jiaxin Xu, Tengfei Luo, Meng Jiang
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Graph Structural Attack by Perturbing Spectral Distance
Lu Lin, Ethan Blaser, Hongning Wang
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Graph-Flashback Network for Next Location Recommendation
Xuan Rao, Lisi Chen, Yong Liu, Shuo Shang, Bin Yao, Peng Han
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Graph-in-Graph Network for Automatic Gene Ontology Description Generation
Fenglin Liu, Bang Yang, Chenyu You, Xian Wu, Shen Ge, Adelaide Woicik, Sheng Wang
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GraphMAE: Self-Supervised Masked Graph Autoencoders
Zhenyu Hou, Xiao Liu, Yukuo Cen, Yuxiao Dong, Hongxia Yang, Chunjie Wang, Jie Tang
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Group-wise Reinforcement Feature Generation for Optimal and Explainable Representation Space Reconstruction
Dongjie Wang, Yanjie Fu, Kunpeng Liu, Xiaolin Li, Yan Solihin
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HICF: Hyperbolic Informative Collaborative Filtering
Menglin Yang, Zhihao Li, Min Zhou, Jiahong Liu, Irwin King
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