Sep, 2018

HyperGCN: 超图上训练图卷积网络的新方法

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TL;DR本文介绍 HyperGCN，一种用于属性超图上的半监督学习以及组合优化的图卷积网络，旨在解决超图中普遍存在的复杂关系建模问题。
hypergraphssemi-supervised learninggraph convolutional networkcombinatorial optimizationreal-world networks
发现论文，激发创造
  • 半监督学习中图卷积网络的深入洞察

    本文研究机器学习领域的图半监督学习，提出了基于图卷积网络的深度学习方法，解决了图卷积网络机制不清晰及需要大量标注数据的问题，并针对浅层结构的限制提出了弱监督训练的方法。经过广泛实验验证，研究结果具有实际应用价值。

    Jan, 2018

  • N-GCN：用于半监督节点分类的多尺度图卷积

    该研究提出了一种名为 N-GCN 的模型，将图卷积网络和随机游走中的信息融合，训练多个 GCNs 实例，并学习组合不同距离下的节点对的实例输出，实现优化分类目标。实验证明，该模型在节点分类任务上表现优异，具有良好的通用性和鲁棒性。

    Feb, 2018

  • 基于图的半监督学习的对比与生成图卷积网络

    本文提出了一种新颖的基于图卷积网络的 SSL 算法，通过利用数据相似性和图结构来丰富监督信号，从而改善了现有方法的性能。该算法通过设计半监督对比损失和图生成损失提取潜在的关系，并在各种实际数据集上取得了显著的分类性能，与现有最先进的方法进行了比较。

    Sep, 2020

  • 图卷积神经网络学习什么？

    本文研究了 Graph Convolutional Neural Networks 在半监督节点分类中的表现。实验发现，节点的相似度和 GCN 的性能有正相关关系，并且 GCN 在同一类中节点邻居的一致性和唯一性对性能影响显著。

    Jul, 2022

  • 从聚类假设到图卷积：重新思考基于图的半监督学习

    本文通过在统一的优化框架中理论讨论了传统浅层学习方法与基于图卷积网络（GCNs）的关系，并提出了三种简单但强大的图卷积方法，包括有监督方法 OGC 以及两种无监督方法 GGC 和其多尺度版本 GGCM，最后通过大量实验证明了我们方法的有效性。

    Sep, 2023

  • 用于半监督节点分类的分层图卷积网络

    本研究提出了一种新的深层分层图卷积网络 (H-GCN)，通过聚合结构相似的节点形成超节点，然后再将粗化的图细化到原始图以恢复每个节点的表达，从而扩大每个节点的感受野，能够获取更多的全局信息，并在各种公共基准测试图数据集上表现出强大的实证性能。

    Feb, 2019

  • 自监督训练的图卷积网络

    本文提出了两种无监督自学习策略来利用输入图形结构数据中的可用信息，以进一步改善有限的训练数据下模型的学习能力和性能。该方法在三个公共引文网络数据集上使用两个代表性的 GCN 模型进行了实验验证，展示了其在显著提高特征学习方面的自我监督学习能力和可移植性。

    Jun, 2020

  • 双曲图卷积神经网络

    本文提出了第一个归纳式的超几何图卷积神经网络 (HGCN)，它利用了超几何空间的表达能力和嵌入高度曲率的特点来学习分层和无标度图的归纳式节点表示，并说明了如何将欧几里得输入特征转换为具有不同可训练曲率的超几何嵌入。 实验证明，HGCN 学习到的嵌入保留了分层结构，并且与欧几里得模型相比，即使具有非常低的维度嵌入，也能获得更好的性能：在链路预测中，ROC AUC 误差降低最多为 63.1％，在节点分类中，F1 score 提高最多为 47.5％，也改善了 Pubmed 数据集的最新技术水平。

    Oct, 2019

  • 基于自适应 GCN 种群进化的自动图学习

    本文介绍了通过自动超参数优化实现对图卷积网络模型的训练，提出了自调节 GCN 算法和基于种群的训练算法，并在三个基准数据集上展示了优于其他代表性基线方法的优越性。

    Jul, 2021

  • 图修订卷积网络

    提出一种名为图修正卷积网络（GRCN）的框架，通过引入基于 GCN 的图修正模块来预测缺失边并在下游任务中进行边缘权重修正，以避免过度参数化或简单的重新加权观察到的边缘的问题，并且在六个基准数据集上的实验结果表明，与强基准方法相比，GRCN 始终表现出较大的优势，尤其是原始图严重不完整或用于模型训练的标记实例高度稀疏的情况。

    Nov, 2019