图神经网络相关技术文章与安全漏洞汇总

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scGTN：用孪生图Transformer网络攻克单细胞RNA测序聚类难题

单细胞RNA测序（scRNA-seq）是当今生物信息学领域最具变革性的实验技术之一。它能在单个细胞层面精确刻画基因表达图谱，让研究者得以辨识不同的细胞类型，深入理解细胞群体内部的异质性结构。然而，从海量的测序数据中提取有意义的生物学信息绝非

推荐系统迎来范式革新：G2Rec如何用图结构和语义分词重构用户兴趣建模

推荐系统正从排序范式转向生成式范式。G2Rec框架通过全局图建模捕捉分布式用户兴趣原型，结合语义分词将商品编码为离散词元，两者统一在同一表示空间中实现端到端训练。该方法解决了传统图神经网络的局部视角限制和无监督分词缺乏推荐监督的问题，在离线实验和在线部署中均显著超越现有方法，为生成式推荐提供了可扩展的工业级解决方案。