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图注意力网络（Graph Attention Network，GAT），它通过注意力机制（Attention Mechanism）来对邻居节点做聚合操作，实现了对不同邻居权重的自适应分配，从而大大提高了图神经网络模型的表达能力。
Vectorized Context-Aware Embeddings for GAT-Based Collaborative Filtering
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Network-Constrained Policy Optimization for Adaptive Multi-agent Vehicle Routing
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Onboard Mission Replanning for Adaptive Cooperative Multi-Robot Systems
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Cross-Lingual Sponsored Search via Dual-Encoder and Graph Neural Networks for Context-Aware Query Translation in Advertising Platforms
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Graph Attention-Guided Search for Dense Multi-Agent Pathfinding
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Onboard Mission Replanning for Adaptive Cooperative Multi-Robot Systems
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Deep Learning to Identify the Spatio-Temporal Cascading Effects of Train Delays in a High-Density Network
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GIIFT: Graph-guided Inductive Image-free Multimodal Machine Translation
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GTCN-G: A Residual Graph-Temporal Fusion Network for Imbalanced Intrusion Detection (Preprint)
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Spatio-Temporal-Network Point Processes for Modeling Crime Events with Landmarks
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