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GNN用于预测arXiv论文的学科领域。

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简介：
该arXiv论文集被纳入到本次项目中，我计划运用Graph Neural Networks技术来对其进行预测。用于训练和评估的Dataset，ogbn-arxiv，来源于开放图谱基准（OGB）。 关于数据集的下载及使用指南，详细信息可以查阅相关文档。

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  • arxiv-paper classification:利用GNN预测论文分类
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    本文介绍了一种基于图神经网络（GNN）的方法，用于预测学术论文的分类。通过分析论文之间的引用关系和内容特征，模型能够准确地对新论文进行分类。 在这个项目中，我将尝试使用图神经网络（Graph Neural Networks）来预测arXiv论文集。数据集ogbn-arxiv来源于开放图谱基准（OGB）。关于下载说明的信息可以在相关文档或官方网站上找到。
     
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    《Linked》一书探索了网络科学这一新兴领域的核心概念与应用，揭示复杂系统之间的联系模式及其对社会、科技等领域的影响。 该书描述了网络页面链接之间的复杂系统，是一本非常不错的经典书籍。
     
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    本PDF文档深入探讨了电学的基本原理及其应用，涵盖电路理论、电磁场分析及现代电子技术等多个方面，适合电气工程及相关专业的学习者和研究人员参考。 《电学领域申请文件撰写的审查》一书由电学发明审查部申请文件撰写考研组编著，旨在帮助专利代理人了解电学领域的专利审查背景和流程。
     
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    这段简介介绍了一个基于NIPS样式的LaTeX模板和样式文件，专门用于撰写符合ArXiv格式要求的学术论文预印本。 arXiv样式：用于论文预印本的LaTeX样式和模板（基于NIPS样式）。