节点特征核增加图卷积网络的鲁棒性;
通过图元估计训练图神经网络;
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社交媒体数据中表达的立场与民意调查之间的（错）对齐;
具有长期波动需求的供应链中的模型再训练和信息共享;
NaMo应用对推特的影响;
从异构图检测社区：基于上下文路径的图神经网络模型;
提供一种基于大数据和无监督学习方法的电子商务社会网络客户质量预测方法;
TagPick：连接微视频标签和电子商务类别的系统;
最近天线的谬误：在移动网络中充分理解设备位置;
MONITOR：一种用于评估社会网络中消息真实性的多模态融合框架;
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零和博弈的复制动力学源于一个新的泊松代数;
随机树上的随机谣言;
节点特征核增加图卷积网络的鲁棒性原文标题：NodeFeatureKernelsIncreaseGraphConvolutionalNetworkRobustness