图神经网络技术
节点表征蒸馏技术
针对现实场景中节点连接缺失或错误的问题（如商品共购图谱），提出Cold Brew方法：
- 使用传统GNN训练教师网络生成连接节点的表征
- 通过多层感知机（学生网络）模仿教师网络输出
- 在多个基准数据集上实现结构推断性能显著提升
自监督图结构学习
GIANT-XRT方法创新点：
- 通过多尺度邻域预测代理任务，同时学习节点特征与图结构表征
- 支持亿级节点规模的图处理
- 在Open Graph Benchmark竞赛中被领先团队采用
图关系域自适应
突破传统方法的局限：
- 用图结构表示源域与目标域的关系（如相邻州气象模式相似性）
- 在合成与真实数据集上验证性能提升
时间序列技术
营销推荐统一建模
创新地将推荐问题转化为：
- 用户活跃度（购买概率）建模
- 产品相关性联合优化
- 在多个数据集上提升预测准确率
时序数据生成
PSA-GAN关键技术：
- 渐进式增长生成器与判别器
- 首先生成整体时序特征，再细化具体序列
- 解决训练数据不足的痛点
数据增强与优化
自动化数据增强
Deep AutoAugment突破：
- 通过梯度匹配自动构建增强管道
- 在4类真实数据上超越10种现有技术
数据集导数
DIVA方法实现：
- 线性化技术推导闭式解
- 量化单个训练样本对模型的贡献
- 示例：飞机分类任务中的样本效用评估
因果表示学习
视觉表征泛化局限
实验发现：
- 17个模型在特定变量组合缺失训练时均出现识别障碍
- 需重新设计训练方法确保特征真正学习
轨迹预测分析
通过博弈论Shapley值证明：
- 现有模型主要依赖历史轨迹
- 仅在篮球运动数据中能学习交互影响
- 训练数据设计是关键突破点