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J-GLOBAL ID：202002220965256497   Reference number：20A2461449

Graph Prototypical Networks for Few-shot Learning on Attributed Networks

属性ネットワーク上の少数ショット学習のためのグラフプロトタイプネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Author (6)： Ding Kaize (Arizona State University, Tempe, AZ, USA) ,  Wang Jianling (Texas A&M University, College Station, TX, USA) ,  Li Jundong (University of Virginia, Charlottesville, VA, USA) ,  Shu Kai (Illinois Institute of Technology, Chicago, IL, USA) ,  Liu Chenghao (Singapore Management University, Singapore, Singapore) ,  Liu Huan (Arizona State University, Tempe, AZ, USA)
Material： ACM Proceedings
Issue： CIKM ’20  Page： 295-304  Publication year： 2020 
JST Material Number： D0698C  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Attributed networks nowadays a...

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Thesaurus term： shock(mechanics) ,  *learning ,  *network ,  neural network(biomodel) ,  community(group) ,  application program ,  granular material ,  robustness ,  rendering ,  prototype
Semi thesaurus term： メタ学習 ,  分類アルゴリズム ,  ソーシャルネットワーク分析 , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (3)： attributed networks ,  few-shot learning ,  graph neural networks

JST classification (2)： Artificial intelligence  (JE08000Z) ,  System and control theory in general  (IA02010H)

Terms in the title (2)： 属性 ,  少数ショット学習