Attribute imputation autoencoders for attribute-missing graphs

Analyzing attribute-missing graphs with a complete topology, but missing the attributes of some nodes, is an emerging and challenging research topic. Data imputation techniques based on graph autoencoders are commonly used for attribute-missing graphs. However, this method cannot effectively integra...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Knowledge-based systems Jg. 291; S. 111583
Hauptverfasser:	Xia, Riting, Zhang, Chunxu, Li, Anchen, Liu, Xueyan, Yang, Bo
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier B.V 12.05.2024
Schlagworte:	Attribute-missing graphs Data imputation Generative ability Graph autoencoder Robustness Graph autoencoder Robustness Data imputation Generative ability Attribute-missing graphs
ISSN:	0950-7051, 1872-7409
Online-Zugang:	Volltext
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