แนะนำงานวิจัย (AI Recommend)
ผลแนะนำสำหรับ "Graph Transformer"
จัดอันดับความเกี่ยวข้อง
(7 รายการ)
วารสารวิชาการ
100% match
ระดับนานาชาติ (SCOPUS)
Q4
HGT4REC: HYPERBOLIC GRAPH TRANSFORMER FOR SEQUENTIAL AND SOCIAL RECOMMENDATION
Sequential behaviors and social ties jointly shape user preferences; however, most prior work models them in isolation and relies on shallow fusion in Euclidean space, which strugg...
บทความประชุมวิชาการ
88% match
ระดับนานาชาติ
GraphBERT4FakeNews: Graph-aware Bidirectional Transformer Learning for English Fake News Detection
The rapid dissemination of fake news through online news platforms and social media has become a major challenge, significantly influencing public opinion, political decision-makin...
วารสารวิชาการ
85% match
ระดับนานาชาติ (SCOPUS)
Q1
BiTG4Rec: Bidirectional Transformer Graphs for Sequential-Social Recommendation
Sequential-social recommendation systems are essential for understanding users’ evolving interests and predicting their future behaviors. While existing methods employing bidirecti...
วารสารวิชาการ
77% match
ระดับนานาชาติ (SCOPUS)
Q1
GCTMR: Graph Contrastive Transformer for Multibehavior Recommendation
Multibehavior recommendation aims to leverage diverse user interaction types—such as views, clicks, and purchases—to better understand user intent and enhance recommendation accura...
วารสารวิชาการ
42% match
ระดับนานาชาติ (SCOPUS)
Q1
GCA4Rec: Graph-Based Co-Attention Networks for Sequential and Social Recommendation
The integration of sequential and social recommendations using a graph-based co-attention architecture marks a significant advancement in deep learning, substantially improving rec...
วารสารวิชาการ
37% match
ระดับนานาชาติ (SCOPUS)
Q1
HGKAN: Hyperbolic Graph-Based Kolmogorov–Arnold Network for Social Recommendation
Social recommendation utilizes social relationships to alleviate data sparsity and improve recommendation quality. Nevertheless, existing approaches still encounter several limitat...
บทความประชุมวิชาการ
33% match
ระดับนานาชาติ
BERTGRU4Sentiment: Bidirectional Encoder Representations from Transformers with Gated Recurrent Unit
This study proposes BERTGRU4Sentiment, a deep learning model that combines fine-tuned Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) with a Gated Recurrent Unit (GR...