Semi-supervised coarsening of bipartite graphs for text classification via graph neural network (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: LOPES, ALNEU DE ANDRADE - ICMC ; SANTOS, NÍCOLAS ROQUE DOS - ICMC ; MINATEL, DIEGO - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1109/DSAA61799.2024.10722822
- Subjects: REDES NEURAIS; MINERAÇÃO DE DADOS
- Keywords: Text Classification; Graph Neural Network; Coarsening; Multilevel Optimization
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: IEEE
- Publisher place: Piscataway
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Proceedings
- Conference titles: IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics - DSAA
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SANTOS, Nícolas Roque dos et al. Semi-supervised coarsening of bipartite graphs for text classification via graph neural network. 2024, Anais.. Piscataway: IEEE, 2024. Disponível em: https://doi.org/10.1109/DSAA61799.2024.10722822. Acesso em: 29 dez. 2025. -
APA
Santos, N. R. dos, Minatel, D., Valejo, A. D. B., & Lopes, A. de A. (2024). Semi-supervised coarsening of bipartite graphs for text classification via graph neural network. In Proceedings. Piscataway: IEEE. doi:10.1109/DSAA61799.2024.10722822 -
NLM
Santos NR dos, Minatel D, Valejo ADB, Lopes A de A. Semi-supervised coarsening of bipartite graphs for text classification via graph neural network [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA61799.2024.10722822 -
Vancouver
Santos NR dos, Minatel D, Valejo ADB, Lopes A de A. Semi-supervised coarsening of bipartite graphs for text classification via graph neural network [Internet]. Proceedings. 2024 ;[citado 2025 dez. 29 ] Available from: https://doi.org/10.1109/DSAA61799.2024.10722822 - Diretrizes para melhorar a imparcialidade de classificadores
- Bipartite graph coarsening for text classification using graph neural networks
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Informações sobre o DOI: 10.1109/DSAA61799.2024.10722822 (Fonte: oaDOI API)
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