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Second-Order Global Attention Networks for Graph Classification and Regression 会议论文
, Beijing, China, August 27-28, 2022
作者:  Hu Fenyu;  Cui Zeyu;  Wu Shu;  Liu Qiang;  Wu Jinlin;  Wang Liang;  Tan Tieniu
Adobe PDF(69424Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：210/70  |  提交时间：2023/07/06
Deep Contrastive Multiview Network Embedding 会议论文
Proceedings of the 31st ACM International Conference on Information and Knowledge Management, New York, NY, USA, 2022-10-17
作者:  Mengqi Zhang;  Yanqiao Zhu;  Qiang Liu;  Shu Wu;  Liang Wang
Adobe PDF(1307Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：137/40  |  提交时间：2023/07/03
Evidence-aware Fake News Detection with Graph Neural Networks 会议论文
, Lyon, France, 2022-4-22
作者:  Xu WZ(许伟志);  Junfei Wu;  Qiang Liu;  Shu Wu;  Liang Wang
Adobe PDF(2289Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：102/37  |  提交时间：2023/06/26
Graph-based Hierarchical Relevance Matching Signals for Ad-hoc Retrieval 会议论文
, Ljubljana, Slovenia, 2021-4-19 ～ 2021-4-23
作者:  Yu XL(于雪莉);  Xu WZ(许伟志);  Cui ZY(崔泽宇);  Wu S(吴书);  Wang L(王亮)
Adobe PDF(920Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：113/43  |  提交时间：2023/06/26
Counterfactual Debiasing for Fact Verification 会议论文
, Toronto, Canada, 7.9-7.14, 2023
作者:  Xu WZ(许伟志);  Liu Q(刘强);  Wu S(吴书);  Wang L(王亮)
Adobe PDF(1287Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：178/50  |  提交时间：2023/06/26
Graph Contrastive Learning with Adaptive Augmentation 会议论文
, Online, 2021-4
作者:  Zhu, Yanqiao;  Xu, Yichen;  Yu, Feng;  Liu, Qiang;  Wu, Shu;  Wang, Liang
Adobe PDF(2989Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：174/15  |  提交时间：2022/06/13
Dressing as a Whole: Outfit Compatibility Learning Based on Node-wise Graph Neural Networks 会议论文
, San Francisco, CA, USA, 2019-5-12
作者:  Zeyu Cui;  Zekun Li;  Shu Wu;  Xiaoyu Zhang;  Liang Wang
Adobe PDF(3699Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：174/32  |  提交时间：2021/06/01
Graph neural networks  Compatibility learning  multi-modal  
Information Credibility Evaluation on Social Media 会议论文
In Proceedings of the Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence, Phoenix, February 12–17
作者:  Wu, Shu;  Liu, Qiang;  Liu, Yong;  Wang, Liang;  Tan, Tieniu
Adobe PDF(604Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：441/153  |  提交时间：2016/10/24
Information Credibility  Social Media