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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：206/70  |  提交时间：2023/07/06
Label-informed Graph Structure Learning for Node Classification 会议论文
, Virtual Event, Australia, November 1–5, 2021
作者:  Wang,Liping;  Hu,Fenyu;  Wu,Shu;  Wang,Liang
Adobe PDF(1162Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：90/43  |  提交时间：2023/06/27
Fully Hyperbolic Graph Convolution Network for Recommendation 会议论文
, Virtual Event, Australia, November 1–5, 2021
作者:  Wang,Liping;  Hu,Fenyu;  Wu,Shu;  Wang,Liang
Adobe PDF(1734Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：119/50  |  提交时间：2023/06/27
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：96/35  |  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：98/35  |  提交时间：2023/06/26
Mining Latent Structures for Multimedia Recommendation 会议论文
, Chengdu, China, 2021.10.20-2021.10.24
作者:  Zhang, Jinghao;  Zhu, Yanqiao;  Liu, Qiang;  Wu, Shu;  Wang, Shuhui;  Wang, Liang
Adobe PDF(3070Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：191/51  |  提交时间：2022/04/07
A Dynamic Recurrent Model for Next Basket Recommendation 会议论文
In Proceedings of the International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR), 2016, pisa, July 17-21
作者:  Yu, Feng;  Liu, Qiang;  Wu, Shu;  Wang, Liang;  Tan, Tieniu
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Next Basket Recommendation  Recurrent Neural Network  
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
浏览  |  Adobe PDF(604Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：438/152  |  提交时间：2016/10/24
Information Credibility  Social Media