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Unsupervised Multimodal Change Detection Based on Structural Relationship Graph Representation Learning
Unsupervised Multimodal Change Detection Based on Structural Relationship Graph Representation Learning
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Unsupervised Multimodal Change Detection Based on Structural Relationship Graph Representation Learning

Chen, Hongruixuan ; Yokoya, Naoto ; Wu, Chen ; Du, Bo

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2022-01, Vol.60, p.1-1 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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Graph convolutional networks: a comprehensive review
Graph convolutional networks: a comprehensive review
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Graph convolutional networks: a comprehensive review

Zhang, Si ; Tong, Hanghang ; Xu, Jiejun ; Maciejewski, Ross

Computational social networks, 2019-11, Vol.6 (1), p.1-23, Article 11 [Periódico revisado por pares]

Cham: Springer International Publishing

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Knowledge structure enhanced graph representation learning model for attentive knowledge tracing
Knowledge structure enhanced graph representation learning model for attentive knowledge tracing
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Knowledge structure enhanced graph representation learning model for attentive knowledge tracing

Gan, Wenbin ; Sun, Yuan ; Sun, Yi

International journal of intelligent systems, 2022-03, Vol.37 (3), p.2012-2045 [Periódico revisado por pares]

New York: Hindawi Limited

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14
Distributed representation learning for knowledge graphs with entity descriptions
Distributed representation learning for knowledge graphs with entity descriptions
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Distributed representation learning for knowledge graphs with entity descriptions

Fan, Miao ; Zhou, Qiang ; Zheng, Thomas Fang ; Grishman, Ralph

Pattern recognition letters, 2017-07, Vol.93, p.31-37 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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15
A Survey of Information Cascade Analysis: Models, Predictions, and Recent Advances
A Survey of Information Cascade Analysis: Models, Predictions, and Recent Advances
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A Survey of Information Cascade Analysis: Models, Predictions, and Recent Advances

Zhou, Fan ; Xu, Xovee ; Trajcevski, Goce ; Zhang, Kunpeng

ACM computing surveys, 2021-04, Vol.54 (2), p.1-36 [Periódico revisado por pares]

Baltimore: Association for Computing Machinery

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Marginal Representation Learning With Graph Structure Self-Adaptation
Marginal Representation Learning With Graph Structure Self-Adaptation
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Marginal Representation Learning With Graph Structure Self-Adaptation

Zhang, Zheng ; Shao, Ling ; Xu, Yong ; Liu, Li ; Yang, Jian

IEEE transaction on neural networks and learning systems, 2018-10, Vol.29 (10), p.4645-4659

United States: IEEE

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Graph Representation Learning via Contrasting Cluster Assignments
Graph Representation Learning via Contrasting Cluster Assignments
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Graph Representation Learning via Contrasting Cluster Assignments

Zhang, Chun-Yang ; Yao, Hong-Yu ; Chen, C. L. Philip ; Lin, Yue-Na

IEEE transactions on cognitive and developmental systems, 2024-06, Vol.16 (3), p.912-922

Piscataway: IEEE

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REVIGO summarizes and visualizes long lists of gene ontology terms
REVIGO summarizes and visualizes long lists of gene ontology terms
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REVIGO summarizes and visualizes long lists of gene ontology terms

Supek, Fran ; Bošnjak, Matko ; Škunca, Nives ; Šmuc, Tomislav Gibas, Cynthia

PloS one, 2011-07, Vol.6 (7), p.e21800-e21800 [Periódico revisado por pares]

United States: Public Library of Science

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A Model of Text-Enhanced Knowledge Graph Representation Learning With Mutual Attention
A Model of Text-Enhanced Knowledge Graph Representation Learning With Mutual Attention
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A Model of Text-Enhanced Knowledge Graph Representation Learning With Mutual Attention

Wang, Yashen ; Zhang, Huanhuan ; Shi, Ge ; Liu, Zhirun ; Zhou, Qiang

IEEE access, 2020, Vol.8, p.52895-52905 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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Nonlocal Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification
Nonlocal Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification
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Nonlocal Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

Mou, Lichao ; Lu, Xiaoqiang ; Li, Xuelong ; Zhu, Xiao Xiang

IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 2020-12, Vol.58 (12), p.8246-8257 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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