基于图的半监督学习的灵活生成性框架
介绍了一种基于图嵌入的半监督学习框架，重点研究了在图中联合预测类别标签和邻域上下文信息的方法，并在包括文本分类等多个基准任务上，相比已有的模型表现出了更好的性能。
Mar, 2016
本研究提出了一种可扩展的半监督学习方法，该方法基于一种直接作用于图形的高效卷积神经网络变体，通过局部一阶逼近实现了谱图卷积的选择，其模型在节点数量上线性地扩展并学习编码局部图结构和节点特征的隐藏层表示，在引用网络和知识图数据集上的若干实验中，证明了我们的方法的明显优越性。
Sep, 2016
本文针对关系网络中的半监督学习问题提出了两种可扩展的方法，可以更好地处理链接多样性和分类异质性等图结构异质性，相比于现有算法，我们的方法在不需要先验知识的情况下提供更好的分类性能。
Dec, 2016
本研究提出了 Graph Markov Neural Network (GMNN) 模型，将统计关系学习和图神经网络的优势相结合，通过有条件随机场建模对象标签的联合分布，并利用变分 EM 算法进行有效训练，在目标分类、链接分类和无监督节点表示学习等任务中实现了最先进的结果。
May, 2019
本文提出一种用于半监督图节点分类的“图推理学习”(GIL)框架，通过学习节点标签的推理，提高分类性能，定义节点属性、节点路径和局部拓扑结构之间的结构关系，从而方便地从一个节点推导出另一个节点的推理，通过在训练节点到验证节点上进行结构关系的元优化，使学习到的图推理能力更好地适应测试节点。在四个基准数据集上进行了全面评估，结果表明，与半监督节点分类任务中最先进的方法相比，我们提出的GIL方法具有卓越的性能。
Jan, 2020
本文提出一种名为 GRAPHEDM 的综合方法，旨在将有标注数据的网络嵌入、基于图的正则化神经网络和图神经网络三者统一起来，构成一种用于学习图表征的完整分类法。通过将现有的30多种算法整合到这一框架中，本方法具有很高的通用性，从而提供了理解这些方法背后的直觉基础，促进了此领域未来研究的发展。
May, 2020
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
本文提出了一个马尔可夫随机场模型来统一解释半监督学习中的标签传播和图神经网络算法， 并给出了一个新的算法叫做线性图卷积， 在实际数据上表现出色。
Jan, 2021