• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Глава
  • GraphLand: Evaluating Graph Machine Learning Models on Diverse Industrial Data
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
30 сентября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ - Санкт-Петербург нашли способ ускорения нейросетей при помощи микролазеров
Ученые Международной лаборатории квантовой оптоэлектроники НИУ ВШЭ — Санкт-Петербург и Лазерного института Академии наук Шаньдунь (Китай) смогли напрямую сопоставить скорость микродисковых лазеров, работающих от оптической и электрической энергии. Результаты позволят оптимизировать работу источников излучения в фотонных чипах для нейросетей и дата-центров. Исследование опубликовано в журналеJournal of Lightwave Technology.
30 сентября 2026 г.
ВШЭ создала веб-приложение для оценки эффекта биочар-проектов
Центр цифровых технологий для природно-климатических проектов НИУ ВШЭ разработал веб-приложение для предварительной оценки проектов по производству биочара из растительных остатков и его внесению в почву. Инструмент позволяет рассчитать потенциальный объем производства биочара и углеродных единиц, определить необходимую площадь сельскохозяйственных земель, оценить объем инвестиций и ожидаемый экономический эффект проекта.
30 сентября 2026 г.
«Нужно быть готовым отстаивать свою позицию перед более опытными исследователями»
Татьяна Багриновцева занялась нейробиологией, потому что интересовалась устройством человеческого мозга. В интервью проекту «Молодые ученые Вышки» она рассказала о новой методике маркировки нейронов, работе с клеточными культурами и о любимом месте в Самаре — городской набережной.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

GraphLand: Evaluating Graph Machine Learning Models on Diverse Industrial Data

.
Баженов Г. В., Платонов О. А., Прохоренкова Л. А.
Язык: английский
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: graph machine learning

В книге

39th Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)
NeurIPS, 2025.
Похожие публикации
Evaluating Robustness and Uncertainty of Graph Models Under Structural Distributional Shifts
Баженов Г. В., Kuznedelev D., Malinin A. и др., , in: Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023).: Curran Associates, Inc., 2023. P. 75567–75594.
Добавлено: 7 февраля 2024 г.
SimVec: predicting polypharmacy side effects for new drugs
Лукашина Н. Б., Картышева Е. Н., Spjuth O. и др., Journal of Cheminformatics 2022 Vol. 14 Article 49
Добавлено: 11 октября 2022 г.
JONNEE: Joint Network Nodes and Edges Embedding
Макаров И. А., Korovina K., Киселёв Д. А., IEEE Access 2021 Vol. 9 P. 144646–144659
Recently, graph embedding models significantly improved the quality of graph machine learning tasks, such as node classification and link prediction. In this work, we propose a model called JONNEE (JOint Network Nodes and Edges Embedding), which learns node and edge embeddings under self-supervision via joint constraints in a given graph and its edge-to-vertex dual representation ...
Добавлено: 30 октября 2021 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору