流式图神经网络

Oct, 2018

Streaming Graph Neural Networks

Yao Ma, Ziyi Guo, Zhaochun Ren, Eric Zhao, Jiliang Tang...

TL;DR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。

Abstract

Graphs are essential representations of many real-world data such as social networks. Recent years have witnessed the increasing efforts made to extend the neural network models to graph-structured data. These methods, which are usually known as the graph neural networks, have been app

graph neural networks dynamic graphs information propagation sequential information evolving

发现论文，激发创造

神经网络下的动态图表征学习：综述

本文回顾了动态图学习的问题和模型，分析和讨论了各种动态图的监督学习设置，并确定了现有模型的相似之处和不同之处，最后为 DGNN 设计者在面对动态图学习问题时提供了一般指导原则。

Apr, 2023

动态图神经网络调查

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

使用动态图神经网络的动态网络基础和建模：一项综述

本文介绍动态网络及其相关术语、规范和动态图神经网络模型的综述，旨在解决跨学科研究和术语不一致等挑战。

May, 2020

基于时间图的动态图深度学习

本文提出了一种称为 TGN 的新型深度学习框架，可以有效地在动态图形学中学习演化特征或连接。

Jun, 2020

动态脉冲图神经网络

该研究论文提出了一种名为动态神经图网络（Dynamic Spiking Graph Neural Networks）的框架，用于解决动态图表示学习中的信息丢失和内存要求问题，通过将早期信息直接传递到最后一层以进行信息补偿，并在动态图环境中扩展了隐式微分以适应内存要求，并通过在三个大规模实际动态图数据集上的大量实验证明了其在动态节点分类任务上的有效性与较低的计算成本。

Dec, 2023

动态图神经网络综述：模型、框架、基准、实验与挑战

本文通过对 81 个动态 GNN 模型、12 个动态 GNN 训练框架和常用基准进行了全面的比较分析和实验评估，在对六个标准图数据集上测试了九个代表性的动态 GNN 模型和三个框架。评估指标包括收敛精度、训练效率和 GPU 内存使用情况，从而实现了对各种模型和框架性能的全面比较。通过分析和评估结果，我们确定了关键挑战，并提出了未来研究的原则，以增强动态 GNN 领域模型和框架的设计。

May, 2024

大规模动态图的解耦图神经网络

本文提出了一种分离式图神经网络方法，适用于连续型和离散型大型动态图，通过统一的动态传播方法，能够在预测任务中支持序列模型，实现了卓越的可扩展性和表现力，实验结果在连续型和离散型动态图上均达到了最先进表现。

May, 2023

动态图的深度学习：模型与基准

本文通过对时空信息学习的先进优势进行调查和性能比较，为动态图形表示学习领域建立坚实的基础，以促进该领域的研究

Jul, 2023

图神经网络：方法和应用综述

本文介绍了图神经网络（GNNs）的设计管道，详细讨论了其各个组成部分的变体，对其应用进行了系统分类，并提出了四个开放性问题供未来研究。

Dec, 2018

连续图神经网络

本文提出了一种连续图神经网络 (CGNN)，可以广泛应用于现有的离散动态的图神经网络，并能够捕捉节点之间的远距离依赖关系。实验结果表明，相对于竞争基线，该方法在节点分类任务上是有效的，且具有抗过度平滑的特性。

Dec, 2019