研究论文
Safety in Graph Machine Learning: Threats and Safeguards
Song Wang, Yushun Dong, Binchi Zhang, Zihan Chen, Xingbo Fu, Yinhan He, Cong Shen, Chuxu Zha 等 10 位
University of Virginia Mansfield University University of Connecticut University of Notre Dame
来源IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering
年份2026
内容与影响
摘要 · 节选
暂未获取摘要。可打开原文或 PDF,后续可基于全文生成更完整的速读。
逐年被引趋势
暂无年度引用数据
关键指标
0
被引次数 · OpenAlex
0.00
领域内被引倍数
同类平均 = 1
同类平均 = 1
前 87%
引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型
同领域 · 同年份 · 同类型
175
参考文献
Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同,数值存在差异属正常。
AI 辅助阅读
依据:文献信息
论文问答
依据:文献信息 · 当前未解析全文
回答优先基于摘要、文献信息与可获取全文;依据不足时会明确说明。
学术脉络
学科主题
计算机 / AIAdvanced Graph Neural Networks
Adversarial Robustness in Machine Learning · Explainable Artificial Intelligence (XAI)
参考文献 175
Realistic, Mathematically Tractable Graph Generation and Evolution, Using Kronecker Multiplication
被引 362Jure Leskovec, Deepayan Chakrabarti, Jon Kleinberg · Lecture notes in computer science · 2005
Domain-Adversarial Training of Neural Networks
被引 7,632Yaroslav Ganin, Evgeniya Ustinova, Hana Ajakan · Advances in computer vision and pattern recognition · 2017
Private Empirical Risk Minimization: Efficient Algorithms and Tight Error Bounds
被引 656Raef Bassily, Adam Smith, Abhradeep Thakurta · 2014
此处列出前 3 条
施引文献 -
暂无施引文献