1 《Graph Structure Estimation Neural Networks》—— WWW 2021 论文 2 《Learning Discrete Structures for Graph Neural Networks》—— ICML 2019 论文
本文综述了两篇前沿论文，分别探讨了Graph Neural Networks (GNN)中的结构估计方法，通过《GraphStructureEstimationNeuralNetworks》关注于2021年WWW大会的最新进展，而《LearningDiscreteStructuresforGraphNeuralNetworks》则聚焦于2019年ICML会议上关于离散结构学习的重要发现。这些研究揭示了如何利用深度学习技术提升GNN在复杂网络分析中的表现。
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