Chuan Zhou

2000–2026 年に発表

572
論文数
22,655
被引用数
81
h 指数
294
i10 指数

被引用数

Chuan Zhou の年別被引用数1965 年: 被引用 1 件2000 年: 被引用 1 件2001 年: 被引用 2 件2002 年: 被引用 1 件2003 年: 被引用 2 件2004 年: 被引用 6 件2005 年: 被引用 14 件2006 年: 被引用 41 件2007 年: 被引用 68 件2008 年: 被引用 124 件2009 年: 被引用 140 件2010 年: 被引用 80 件2011 年: 被引用 130 件2012 年: 被引用 110 件2013 年: 被引用 122 件2014 年: 被引用 208 件2015 年: 被引用 294 件2016 年: 被引用 293 件2017 年: 被引用 286 件2018 年: 被引用 325 件2019 年: 被引用 643 件2020 年: 被引用 725 件2021 年: 被引用 1,071 件2022 年: 被引用 1,081 件2023 年: 被引用 1,285 件2024 年: 被引用 1,671 件2025 年: 被引用 1,329 件2026 年: 被引用 333 件2027 年: 被引用 2 件1966〜1999 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図中国: 引用元論文 3,801 件、この内訳の 30.4%アメリカ合衆国: 引用元論文 2,564 件、この内訳の 20.5%オーストラリア: 引用元論文 715 件、この内訳の 5.7%イギリス: 引用元論文 537 件、この内訳の 4.3%カナダ: 引用元論文 422 件、この内訳の 3.4%インド: 引用元論文 315 件、この内訳の 2.5%ドイツ: 引用元論文 287 件、この内訳の 2.3%香港: 引用元論文 274 件、この内訳の 2.2%イタリア: 引用元論文 219 件、この内訳の 1.8%韓国: 引用元論文 219 件、この内訳の 1.7%オランダ: 引用元論文 173 件、この内訳の 1.4%フランス: 引用元論文 172 件、この内訳の 1.4%
0%30.4%その他 22.4%

分野

  • Computer Science42%
  • Medicine22.4%
  • Physics and Astronomy7.3%
  • Social Sciences6.6%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology4.6%
  • Engineering4.6%
  • その他12.5%

トピック

  • Advanced Graph Neural Networks6.4%
  • Complex Network Analysis Techniques4.5%
  • AI in cancer detection3.5%
  • Radiomics and Machine Learning in Medical Imaging2.6%
  • Recommender Systems and Techniques2.1%
  • Anomaly Detection Techniques and Applications1.9%
  • その他79%

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  1. Graph Self-Supervised Learning: A Survey

    著者: , , , , , , - IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2022 被引用: 495

  2. Anomaly Detection on Attributed Networks via Contrastive Self-Supervised Learning

    著者: , , , , , - IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 2021 被引用: 448

  3. Deep Learning in Medical Image Analysis

    著者: , , , - Advances in experimental medicine and biology 2020 被引用: 735

  4. A Comprehensive Survey on Community Detection With Deep Learning

    著者: , , , , , , , , , , , - IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 2022 被引用: 333

  5. H2-FDetector: A GNN-based Fraud Detector with Homophilic and Heterophilic Connections

    著者: , , , , , - Web Conference 2022, WWW 2022 被引用: 136

  6. eFraudCom: An E-commerce Fraud Detection System via Competitive Graph Neural Networks

    著者: , , , , , , - ACM Transactions on Information Systems, ACM Trans. Inf. Syst. 2022 被引用: 166

  7. Unsupervised Domain Adaptive Graph Convolutional Networks

    著者: , , , , - Web Conference 2020, WWW 2020 被引用: 148

  8. FRAUDRE: Fraud Detection Dual-Resistant to Graph Inconsistency and Imbalance

    著者: , , , , , , - IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2021 被引用: 110

  9. Deep Learning for Community Detection: Progress, Challenges and Opportunities

    著者: , , , , , , , , - Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2020 被引用: 191

  10. Graph Neural Architecture Search

    著者: , , , , - Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2020 被引用: 154

  11. Relation Structure-Aware Heterogeneous Graph Neural Network

    著者: , , , , - IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2019 被引用: 122

  12. Online Active Learning for Drifting Data Streams

    著者: , , , , , , - IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, IEEE Trans. Neural Networks Learn. Syst. 2021 被引用: 80

  13. Exploratory Adversarial Attacks on Graph Neural Networks for Semi-Supervised Node Classification

    著者: , , , , , , - Pattern Recognition, Pattern Recognit. 2022 被引用: 64

  14. Flow2GNN: Flexible Two-Way Flow Message Passing for Enhancing GNNs Beyond Homophily

    著者: , , , , , , , - IEEE Transactions on Cybernetics, IEEE Trans. Cybern. 2024 被引用: 62

  15. A Comprehensive Survey on Graph Anomaly Detection With Deep Learning

    著者: , , , , , , , - IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2021 被引用: 76

  16. HGNAS++: Efficient Architecture Search for Heterogeneous Graph Neural Networks

    著者: , , , , , , - IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2023 被引用: 45

  17. LLM-based Agents Suffer from Hallucinations: A Survey of Taxonomy, Methods, and Directions

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - ArXiv.org, CoRR 2025 被引用: 33

  18. Rethinking pre-training on medical imaging

    著者: , , , - Journal of Visual Communication and Image Representation, J. Vis. Commun. Image Represent. 2021 被引用: 85

  19. DAGAD: Data Augmentation for Graph Anomaly Detection

    著者: , , , , , , , , , - IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2022 被引用: 48

  20. One-Shot Neural Architecture Search: Maximising Diversity to Overcome Catastrophic Forgetting

    著者: , , , , , , - IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 2020 被引用: 81

  21. GraphNAS++: Distributed Architecture Search for Graph Neural Networks

    著者: , , , , , , , - IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2022 被引用: 38

  22. Reasoning Like Human: Hierarchical Reinforcement Learning for Knowledge Graph Reasoning

    著者: , , , , - Twenty-Ninth International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI 2020 被引用: 90

  23. Deep graph level anomaly detection with contrastive learning

    著者: , , , , , , , , - Scientific Reports 2022 被引用: 38

  24. Deep learning algorithm-based multimodal MRI radiomics and pathomics data improve prediction of bone metastases in primary prostate cancer

    著者: , , , , , , , , - Journal of Cancer Research and Clinical Oncology 2024 被引用: 54