少标签图上的图卷积网络多阶段自监督学习

AAAIFeb, 2019

少标签图上的图卷积网络多阶段自监督学习

Multi-Stage Self-Supervised Learning for Graph Convolutional Networks on Graphs with Few Labels

Ke Sun, Zhouchen Lin, Zhanxing Zhu

TL;DR本文提出了一种名为 M3S 的多阶段自监督 (GCNs) 训练算法，该算法利用自监督学习方法，旨在提高 GCN 在缺乏标记节点的图上的泛化性能。实验结果表明，相比其他现有方法，我们的算法在不同标签率下表现出卓越的性能。

Abstract

graph convolutional networks(GCNs) play a crucial role in graph learning tasks, however, learning graph embedding with few supervised signals is still a difficult problem. In this paper, we propose a novel training algorithm for Graph Convolutional Network, called Multi-Stage Self-Supe

graph convolutional networks multi-stage self-supervised training algorithm self-supervised learning generalization performance labeled nodes

发现论文，激发创造

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

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

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

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

多视图子图神经网络：稀缺标记数据的自监督学习

利用子图构建长距离依赖关系来改善低数据环境下节点分类的性能，并提出了一种名为 Muse 的自监督学习框架，通过联合捕获局部结构和长距离依赖关系，提高了图中节点的表示表达能力。

Apr, 2024

自监督何时对图卷积网络有帮助？

本文首次对将自我监督技术应用于操作图形数据的图卷积网络（GCNs）进行了系统探索和评估。通过提出三种机制，分析预训练和微调以及自我训练的局限性，然后专注于多任务学习，并提出了三个新的自我监督学习任务的理论原理和数值比较。最后，将多任务自我监督整合到图形对抗性训练中。实验结果表明，适当设计任务形式和整合机制可以使 GCNs 获得更强的普适性和稳健性。

Jun, 2020

多自监督辅助任务的基于图的神经网络模型

该论文提出了三个新的自监督辅助任务，以多任务的方式训练基于图的神经网络模型，使用图卷积网络作为构建块，在标准半监督图分类任务上实现了有竞争力的结果。

Nov, 2020

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

ME-GCN: 多维边嵌入图卷积网络用于半监督文本分类

本文提出了一种名为 ME-GCN（多维边增强图卷积网络）的模型用于半监督文本分类，该模型能够利用图的丰富边缘信息，通过将边特征作为多流信号进行单独图卷积操作，达到对整个文本数据集较好的分类效果。

Apr, 2022

基于流形学习的图卷积网络用于半监督图像分类

本文提出一种基于图卷积神经网络的半监督图像分类方法，采用不同类型的流形学习策略，通过无监督学习的方式实现了对于有限标注数据的图像分类任务，实验结果表明该方法优于传统和现有技术，并且运行时间高效。

Apr, 2023