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首页> Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society> A unified deep semi-supervised graph learning scheme based on nodes re-weighting and manifold regularization.

A unified deep semi-supervised graph learning scheme based on nodes re-weighting and manifold regularization.

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第一作者： Fadi,Dornaika
第一单位： Henan University, Henan Key Lab of Big Data Analysis and Processing, Kaifeng, China; University of the Basque Country, UPV/EHU, San Sebastian, Spain; IKERBASQUE, Basque Foundation for Science, Bilbao, Spain. Electronic address: fadi.dornaika@ehu.eus.
作者： Fadi,Dornaika [1] ; Jingjun,Bi [2] ; Chongsheng,Zhang [3]
作者单位： Henan University, Henan Key Lab of Big Data Analysis and Processing, Kaifeng, China; University of the Basque Country, UPV/EHU, San Sebastian, Spain; IKERBASQUE, Basque Foundation for Science, Bilbao, Spain. Electronic address: fadi.dornaika@ehu.eus. [1] University of the Basque Country, UPV/EHU, San Sebastian, Spain. Electronic address: bi.jingjun@outlook.com. [2] Henan University, Henan Key Lab of Big Data Analysis and Processing, Kaifeng, China. Electronic address: cszhang@ieee.org. [3]
关键词 Deep Graph Neural NetworksGraph Convolutional NetworksGraph constructionGraph regularizationSemi-supervised learning
医学主题词 算法(Algorithms)
DOI 10.1016/j.neunet.2022.11.017
PMID 36462365
发布时间 2023-01-11
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Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society

Neural networks

2023年158卷

188-196页

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