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Subgraph Counting

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코드

관련 논문과 평가 결과에 연결된 구현입니다. 출처에서 확인된 저자 구현에는 공식 코드 표시가 있습니다.

https://github.com/francesco-campi/rob-subgraphs

공식 코드

Expressivity of Graph Neural Networks Through the Lens of Adversarial Robustness

https://github.com/fuvty/DeSCo

공식 코드

DeSCo: Towards Generalizable and Scalable Deep Subgraph Counting

https://github.com/gericko/grouprandomizedresponse

공식 코드

Communication Cost Reduction for Subgraph Counting under Local Differential Privacy via Hash Functions

https://github.com/hamed1375/self-supervised-models-for-ggm-evaluation

공식 코드

Evaluating Graph Generative Models with Contrastively Learned Features

https://github.com/roy-shubhajit/insig-gnn

공식 코드

Improving Expressivity of Graph Neural Networks using Localization

https://github.com/spcl/ho-gdb

공식 코드

Higher-Order Graph Databases

https://github.com/subgraph23/homomorphism-expressivity

공식 코드

Beyond Weisfeiler-Lehman: A Quantitative Framework for GNN Expressiveness

https://github.com/wangkaixin219/wsd

공식 코드

Reinforcement Learning Enhanced Weighted Sampling for Accurate Subgraph Counting on Fully Dynamic Graph Streams

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.