Graph Machine Learning under Distribution Shifts: Adaptation, Generalization and Extension to LLM
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Graph machine learning has been extensively studied in both academia and industry. Although booming with a vast number of emerging methods and techniques, most of the literature is built on the in-distribution (I.D.) hypothesis, i.e., testing and training graph data are sampled from the identical distribution. However, this I.D. hypothesis can hardly be satisfied in many real-world graph scenarios where the model performance substantially degrades when there exist distribution shifts between testing and training graph data. To solve this critical problem, several advanced graph machine learning techniques which go beyond the I.D. hypothesis, have made great progress and attracted ever-increasing attention from the research community. This tutorial is to disseminate and promote the recent research achievement on graph out-of-distribution adaptation, graph out-of-distribution generalization, and large language models for tackling distribution shifts, which are exciting and fast-growing research directions in the general field of machine learning and data mining. We will advocate novel, high-quality research findings, as well as innovative solutions to the challenging problems in graph machine learning under distribution shifts and the applications on graphs. This topic is at the core of the scope of The Web Conference, and is attractive to machine learning as well as data mining audience from both academia and industry.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle