Zobrazeno 1 - 10
of 7 313
pro vyhledávání: '"Node importance"'
Node Importance Estimation (NIE) is a task that quantifies the importance of node in a graph. Recent research has investigated to exploit various information from Knowledge Graphs (KGs) to estimate node importance scores. However, the semantic inform
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2412.00478
Autor:
Hou, Sizu1 (AUTHOR) housizu@ncepu.edu.cn, Zhang, Xinyu1 (AUTHOR) zhangxinyu@ncepu.edu.cn, Yu, Haiqing1 (AUTHOR)
Publikováno v:
Energies (19961073). Oct2024, Vol. 17 Issue 19, p4840. 14p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Zhang, Tianyu, Hou, Chengbin, Jiang, Rui, Zhang, Xuegong, Zhou, Chenghu, Tang, Ke, Lv, Hairong
Node Importance Estimation (NIE) is a task of inferring importance scores of the nodes in a graph. Due to the availability of richer data and knowledge, recent research interests of NIE have been dedicating to knowledge graphs for predicting future o
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.17791
Node importance estimation problem has been studied conventionally with homogeneous network topology analysis. To deal with network heterogeneity, a few recent methods employ graph neural models to automatically learn diverse sources of information.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.12411
Node Importance Estimation (NIE) is crucial for integrating external information into Large Language Models through Retriever-Augmented Generation. Traditional methods, focusing on static, single-graph characteristics, lack adaptability to new graphs
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.05135
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.