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Shengzhong Liu

ICML 2026×3KDD 2026×3CVPR 2026EuroSys 2026SIGIR 2026UbiComp 2026VLDB 2026效率与系统对齐与偏好检索与知识推理多模态
新星分贡献者
86
一作贡献0
核心/参与79
方向广度19
合作网络12
0 一作 · 11 篇 · ICML 2026 / KDD 2026 / CVPR 2026 / EuroSys 2026 / SIGIR 2026 / UbiComp 2026 / VLDB 2026

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2026 顶会论文

11
作者位次 #6/8SIGIR 2026Oral· Information Retrieval (Full)

Learning Noise-Resilient and Transferable Graph-Text Alignment via Dynamic Quality Assessment

Yuhang Liu · Minglai Shao · Zengyi Wo · Yunlong Chu · Bing Hao · Shengzhong Liu · Ruijie Wang · Jianxin Li

摘要

Pre-training graph foundation models (GFMs) on text-attributed graphs (TAGs) is important for web-scale retrieval and recommendation, where graph entities are matched with textual descriptions. Existing CLIP-style graph-text aligners typically assume one-to-one correspondence: each node is pulled...

多模态理论与学习动力学对齐与偏好OpenReview

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