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1
On Computing the Multiplicity of Cycles in Bipartite Graphs Using the Degree Distribution and the Spectrum of the Graph
On Computing the Multiplicity of Cycles in Bipartite Graphs Using the Degree Distribution and the Spectrum of the Graph
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On Computing the Multiplicity of Cycles in Bipartite Graphs Using the Degree Distribution and the Spectrum of the Graph

Dehghan, Ali ; Banihashemi, Amir H.

IEEE transactions on information theory, 2019-06, Vol.65 (6), p.3778-3789 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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2
BiRank: Towards Ranking on Bipartite Graphs
BiRank: Towards Ranking on Bipartite Graphs
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BiRank: Towards Ranking on Bipartite Graphs

He, Xiangnan ; Gao, Ming ; Kan, Min-Yen ; Wang, Dingxian

IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2017-01, Vol.29 (1), p.57-71 [Periódico revisado por pares]

New York: IEEE

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3
A Spectral Graph Uncertainty Principle
A Spectral Graph Uncertainty Principle
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A Spectral Graph Uncertainty Principle

Agaskar, A. ; Lu, Y. M.

IEEE transactions on information theory, 2013-07, Vol.59 (7), p.4338-4356 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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4
Graph Deep Learning: State of the Art and Challenges
Graph Deep Learning: State of the Art and Challenges
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Graph Deep Learning: State of the Art and Challenges

Georgousis, Stavros ; Kenning, Michael P. ; Xie, Xianghua

IEEE access, 2021, Vol.9, p.22106-22140 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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5
Deep Learning on Graphs: A Survey
Deep Learning on Graphs: A Survey
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Deep Learning on Graphs: A Survey

Zhang, Ziwei ; Cui, Peng ; Zhu, Wenwu

IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2022-01, Vol.34 (1), p.249-270 [Periódico revisado por pares]

IEEE

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6
A Comprehensive Survey on Graph Anomaly Detection With Deep Learning
A Comprehensive Survey on Graph Anomaly Detection With Deep Learning
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A Comprehensive Survey on Graph Anomaly Detection With Deep Learning

Ma, Xiaoxiao ; Wu, Jia ; Xue, Shan ; Yang, Jian ; Zhou, Chuan ; Sheng, Quan Z. ; Xiong, Hui ; Akoglu, Leman

IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2023-12, Vol.35 (12), p.12012-12038 [Periódico revisado por pares]

IEEE

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7
Graph Anomaly Detection With Graph Neural Networks: Current Status and Challenges
Graph Anomaly Detection With Graph Neural Networks: Current Status and Challenges
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Graph Anomaly Detection With Graph Neural Networks: Current Status and Challenges

Kim, Hwan ; Lee, Byung Suk ; Shin, Won-Yong ; Lim, Sungsu

IEEE access, 2022, Vol.10, p.111820-111829 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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8
On Modularity Clustering
On Modularity Clustering
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On Modularity Clustering

Brandes, U. ; Delling, D. ; Gaertler, M. ; Gorke, R. ; Hoefer, M. ; Nikoloski, Z. ; Wagner, D.

IEEE transactions on knowledge and data engineering, 2008-02, Vol.20 (2), p.172-188 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: IEEE

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9
Graph Neural Networks Using Local Descriptions in Attributed Graphs: An Application to Symbol Recognition and Hand Written Character Recognition
Graph Neural Networks Using Local Descriptions in Attributed Graphs: An Application to Symbol Recognition and Hand Written Character Recognition
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Graph Neural Networks Using Local Descriptions in Attributed Graphs: An Application to Symbol Recognition and Hand Written Character Recognition

Kajla, Nadeem Iqbal ; Missen, Malik Muhammad Saad ; Luqman, Muhammad Muzzamil ; Coustaty, Mickael

IEEE access, 2021, Vol.9, p.99103-99111 [Periódico revisado por pares]

Piscataway: IEEE

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10
Dynamic Graph Representation Learning with Neural Networks: A Survey
Dynamic Graph Representation Learning with Neural Networks: A Survey
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Dynamic Graph Representation Learning with Neural Networks: A Survey

Yang, Leshanshui ; Chatelain, Clement ; Adam, Sebastien

IEEE access, 2024-01, Vol.12, p.1-1 [Periódico revisado por pares]

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