?
Adversarial attacks on graph-level embedding methods: a case study
Annals of Mathematics and Artificial Intelligence. 2023. Vol. 91. P. 259–285.
Ключевые слова: graph classificationGraph EmbeddingAdversarial attacksAdversarial machine learning Graph neural networks
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 14 июня 2026 г.
Strube M., Braud C., Hardmeier C. и др., Suzhou: Association for Computational Linguistics, 2025.
Добавлено: 11 июня 2026 г.
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Дистиллированные кисломолочные напитки встречаются в пищевой промышленности редко, несмотря на повсеместное распространение растительных спиртных напитков. В настоящее время производство крепких дистиллированных алкогольных напитков из кисломолочных продуктов с использованием традиционных технологий известно лишь среди монголоязычных народов и их сибирских соседей. Данное исследование представляет собой первый междисциплинарный анализ дарасуна, традиционного бурятского спиртного напитка, изготавливаемого из кисломолочного напитка ...
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Butorova A., Bobakov V., Sergeev A. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–19
Добавлено: 10 июня 2026 г.
Seul: PMLR, 2026.
Добавлено: 4 июня 2026 г.
Силаков Д. В., Системный администратор 2026 № 3 С. 28–33
В статье про платформы для разработки открытого ПО в Китае мы рассказали про GitCode – молодой проект, позиционируемый как площадка для разработчиков со всего мира. Сейчас на GitCode размещаются проекты, созданные в КНР, но некоторые из них уже известны и на международной арене. Помочь открытым проектам в становлении, развитии и расширению аудитории призван фонд OpenAtom ...
Добавлено: 2 июня 2026 г.
Slivnitsin P., Мыльников Л. А., Engineering Applications of Artificial Intelligence 2026 Vol. 179 Article 115185
Добавлено: 29 мая 2026 г.
Мокиенко О. А., Zisman M. A., Бобров П. Д. и др., American Journal of Physical Medicine and Rehabilitation 2026 Vol. 105 No. 6 P. 555–563
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Добавлено: 28 мая 2026 г.
Zaikin A., Sviridov I., Sosedka A. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 2 Article 84
Добавлено: 23 мая 2026 г.
Krivonosov M., Nazarenko T., Ushakov V. и др., Technologies 2025 Vol. 13 No. 1 Article 13
Добавлено: 23 декабря 2024 г.
Гурвич В. А., Naumova M., / Series "Working papers by Cornell University". 2024.
Добавлено: 19 августа 2024 г.
Баженов Г. В., Sergei Ivanov, Панов М. Е. и др., , in: ICML 2022 Workshop: Principles of Distribution Shift (PODS).: [б.и.], 2022.
Добавлено: 28 декабря 2023 г.
[б.и.], 2022.
Добавлено: 12 декабря 2023 г.
Li X., Makarov I., Киселёв Д. А., IEEE Access 2023 Vol. 11 P. 91842–91849
Добавлено: 30 августа 2023 г.
Anton I.N. Begehr, Peter B. Panfilov, , in: 2022 IEEE 24th Conference on Business Informatics (CBI)Vol. 2: CBI Forum and Workshop Papers.: IEEE, 2022. P. 88–96.
Добавлено: 6 декабря 2022 г.
Макаров И. А., Oborevich A., , in: Proceedings of IEEE 21st International Symposium on Computational Intelligence and Informatics (CINTI'21), 18-20 Nov. 2021.: NY: IEEE, 2021. P. 000127–000130.
Graph visualization is an effective and efficient way to discover complex inter-connections between elements within the nested structure of data. To accomplish this type of representation machine learning algorithms use a technique called graph embedding and node embedding in particular. However, in this paper, we will compare well-known techniques to yet largely under-explored setting of ...
Добавлено: 19 января 2022 г.
Герасимова О. А., Макаров И. А., Лапидус А. А., , in: Analysis of Images, Social Networks and Texts. 10th International Conference, AIST 2021, Tbilisi, Georgia, December 16–18, 2021, Revised Selected Papers.: Cham: Springer, 2022. P. 1–14.
The work is devoted to academic papers recommendation task considered as link prediction on a static citation network. We compare several graph embeddings, text-based and fusion models in the link prediction problem on academic papers citation dataset. We showed that fusion models of graph and text information outperform other approaches based on graph or text information alone. We prove ...
Добавлено: 3 декабря 2021 г.
We present a study on co-authorship network representation based on network embedding together with additional information on topic modeling of research papers and new edge embedding operator. We use the link prediction (LP) model for constructing a recommender system for searching collaborators with similar research interests. Extracting topics for each paper, we construct keywords co-occurrence ...
Добавлено: 21 января 2019 г.
Макаров И. А., Герасимова О. А., Сулимов П. А. и др., , in: Proceedings of Analysis of Images, Social Networks and Texts – 7th International Conference, AIST 2018, Moscow, Russia, July 5-7, 2018, Revised Selected Papers. Lecture Notes in Computer ScienceVol. 11179.: Berlin: Springer, 2018. P. 20–31.
In this paper, we consider new formulation of graph embedding algorithm, while learning node and edge representation under common constraints. We evaluate our approach on link prediction problem for co-authorship network of HSE researchers’ publications. We compare it with existing structural network embeddings and feature-engineering models. ...
Добавлено: 5 сентября 2018 г.
Макаров И. А., Герасимова О. А., Сулимов П. А. и др., , in: Proceedings of Analysis of Images, Social Networks and Texts – 7th International Conference, AIST 2018, Moscow, Russia, July 5-7, 2018, Revised Selected Papers. Lecture Notes in Computer ScienceVol. 11179.: Berlin: Springer, 2018. P. 32–38.
Co-authorship networks contain invisible patterns of collaboration among researchers. The process of writing joint paper can depend of different factors, such as friendship, common interests, and policy of university. We show that, having a temporal co-authorship network, it is possible to predict future publications. We solve the problem of recommending collaborators from the point of ...
Добавлено: 5 сентября 2018 г.
Кашницкий Ю. С., Sergei O. Kuznetsov, , in: Proceedings of the International Workshop "What can FCA do for Artificial Intelligence?" (FCA4AI at IJCAI 2015).: Buenos Aires: [б.и.], 2015. P. 63–74.
Добавлено: 5 августа 2015 г.