Your Location:
Home >
Browse articles >
E-CGL:一个高效的图连续学习器
常规文章 | Updated:2025-09-04
    • E-CGL:一个高效的图连续学习器

      Enhanced Publication
    • E-CGL: an efficient continual graph learner

    • “在持续学习领域,研究人员通过引入高效的持续图学习器(E-CG)取得了重大进展。该系统解决了图形数据相互依赖和大规模效率的挑战,提供了一种防止灾难性遗忘和提高连续图形学习性能的解决方案。”
    • 信息与电子工程前沿(英文)   2025年26卷第8期 页码:1441-1453
    • DOI:10.1631/FITEE.2500162    

      中图分类号: TP181
    • 收稿:2025-05-14,

      修回:2025-06-03,

      纸质出版:2025-08

    Scan QR Code

  • 郭鉴豪, 倪子烜, 朱赟, 等. E-CGL:一个高效的图连续学习器[J]. 信息与电子工程前沿(英文), 2025,26(8):1441-1453. DOI: 10.1631/FITEE.2500162.

    Jianhao GUO, Zixuan NI, Yun ZHU, et al. E-CGL: an efficient continual graph learner[J]. Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 2025, 26(8): 1441-1453. DOI: 10.1631/FITEE.2500162.

  •  
  •  

0

浏览量

106

Downloads

0

CSCD

>
文章被引用时,请邮件提醒。
Submit
工具集
下载
参考文献导出
分享
收藏
添加至我的专辑

相关文章

Towards adaptive graph neural networks via solving prior-data conflicts
Self-supervised graph learning with target-adaptive masking for session-based recommendation

相关作者

吴旭刚
邬会军
王睿伯
周旭
卢凯
王祎童
蔡飞
潘志强

相关机构

国防科技大学计算机学院
国防科技大学信息系统工程重点实验室
0