Towards Practical Node Classification for Attributed Graphs: Improving Effectiveness/Scalability and Benchmarking Graph Neural Network-based Methods

前川, 政司

アクセス数:100件（2025-05-04 12:59 集計）

固定URL: https://doi.org/10.18910/91996

ファイル	フォーマット	利用条件	サイズ	閲覧回数	利用開始日	説明	information
33313_Abstract	pdf	なし	194 KB	46	2023.07.04
33313_Dissertation	pdf	なし	20.1 MB	115	2023.07.04

タイトル	Towards Practical Node Classification for Attributed Graphs: Improving Effectiveness/Scalability and Benchmarking Graph Neural Network-based Methods
	実践的な属性付きグラフにおけるノード分類に向けた精度とスケーラビリティの向上およびグラフ深層学習手法の実証研究
	ジッセンテキナゾクセイツキグラフニオケルノードブンルイニムケタセイドトスケーラビリティノコウジョウオヨビグラフシンソウガクシュウシュホウノジッショウケンキュウ
著者	著者名前川, 政司 ; マエカワ, セイジ
学位名	博士（情報科学）
学位授与年月日	2023-03-23
学位授与機関	大阪大学
研究科	情報科学
専攻	マルチメディア工学
学位授与番号	14401甲第22721号
学位記番号	33313
言語	英語
ハンドルURL	https://hdl.handle.net/11094/91996
DOI	https://doi.org/10.18910/91996
アクセス権	open access
出版タイプ	Version of Record
カテゴリ	博士論文本文あり / 情報科学研究科 / 2022年度
カテゴリ	博士論文 / 情報科学研究科 / 2022年度

資源タイプ	博士論文
ローカル資源タイプ	博士論文本文あり
ローカル資源タイプ	博士論文
DCMI資源タイプ	text
DCTERMS.bibliographicCitation	大阪大学, 2023, 博士論文
DC.title	Towards Practical Node Classification for Attributed Graphs: Improving Effectiveness/Scalability and Benchmarking Graph Neural Network-based Methods
	実践的な属性付きグラフにおけるノード分類に向けた精度とスケーラビリティの向上およびグラフ深層学習手法の実証研究
	ジッセンテキナゾクセイツキグラフニオケルノードブンルイニムケタセイドトスケーラビリティノコウジョウオヨビグラフシンソウガクシュウシュホウノジッショウケンキュウ
DC.creator	前川, 政司
DC.creator	マエカワ, セイジ
DC.language' scheme='DCTERMS.RFC1766	英語
DC.type' scheme='DCTERMS.DCMIType	text
DCTERMS.issued' scheme='DCTERMS.W3CDTF	2023-03-23
DC.identifier	10.18910/91996
DC.format	91996
citation_title	Towards Practical Node Classification for Attributed Graphs: Improving Effectiveness/Scalability and Benchmarking Graph Neural Network-based Methods
citation_author	前川, 政司
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citation_date	2023-03-23
citation_doi_detail	10.18910/91996
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