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An efficient neighborhood-based interaction model for recommendation on heterogeneous graph
J Jin, J Qin, Y Fang, K Du, W Zhang, Y Yu, Z Zhang, AJ Smola
Proceedings of the 26th ACM SIGKDD international conference on knowledge …, 2020
强制性开放获取政策： 国家自然科学基金委员会
Learning enhanced representation for tabular data via neighborhood propagation
K Du, W Zhang, R Zhou, Y Wang, X Zhao, J Jin, Q Gan, Z Zhang, DP Wipf
Advances in Neural Information Processing Systems 35, 16373-16384, 2022
强制性开放获取政策： 国家自然科学基金委员会
Inductive relation prediction using analogy subgraph embeddings
J Jin, Y Wang, K Du, W Zhang, Z Zhang, D Wipf, Y Yu, Q Gan
International Conference on Learning Representations, 2022
强制性开放获取政策： 国家自然科学基金委员会
GraphHINGE: Learning interaction models of structured neighborhood on heterogeneous information network
J Jin, K Du, W Zhang, J Qin, Y Fang, Y Yu, Z Zhang, AJ Smola
ACM Transactions on Information Systems (TOIS) 40 (3), 1-35, 2022
强制性开放获取政策： 国家自然科学基金委员会
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