本研究提出了一种基于自适应图的距离度量学习的广义灵活图卷积神经网络（Graph CNNs），在九个图结构数据集上，实现了收敛速度和预测精度方面的显著性能提升。
Jan, 2018
本文提出了一种基于张量图卷积网络的动态图表示学习模型，通过在张量乘积的基础上设计张量图卷积网络来同时建模时空特征，实验结果表明我们的模型获得了最先进的性能。
Jan, 2024
本文研究了将深度学习方法推广到图论领域，通过对比 RNN 和 ConvNet 的效果，将门控边缘和残差技术用于设计神经网络对图学习任务进行分类，获得了比现有方法更高的准确率和更快的速度。
Nov, 2017
本文介绍了一种基于图卷积神经网络的新型神经学习框架并探讨了其在处理结构化和非结构化分类问题方面的应用，证明该方法在文档和分子分类问题方面具有国际领先水平。
Mar, 2017
通过使用动态贝叶斯网络嵌入时变图形拓扑结构，应用图卷积神经网络进行交通预测，在实际数据集上验证提出方法的卓越性能。
Jun, 2023
该研究提出了一种学习卷积神经网络用于任意图形的框架，以提取本地连接区域。使用公认的基准数据集，我们证明了学习特征表示与最先进的图形核心竞争，并且计算效率很高。
May, 2016
本文介绍了一种将谱网络与图估计过程相结合的方法，用于构建小学习复杂度和处理没有强规律的领域的深层神经网络，并在大规模分类问题中测试并达到更好的性能。
Jun, 2015
本文提出了更加普适和灵活的图卷积神经网络（EGCN），由任意形状的数据和它们的演化图拉普拉斯共同训练，以监督方式进行。通过对多个图结构数据集的大量实验，证明了此方法在加速参数拟合和显著提高预测精度方面具有优越性能。
Aug, 2017
本文提出一种新的动态图神经网络模型 DGNN，能够利用图的动态信息，通过捕捉边之间的顺序信息、边之间的时间间隔和信息传播一致性，不断更新节点信息，以适应不断发展变化的图，实验结果证明了该框架的有效性。
Oct, 2018
图神经网络已成为从图结构数据中有效挖掘和学习的强大工具，但大多数研究侧重于静态图，忽视了真实世界网络的动态特性，该论文提供了对基本概念、关键技术和最新动态图神经网络模型的全面综述。
Apr, 2024