基于节点分类的不确定性采样是主动学习策略，通过迭代地获取具有最高不确定性的数据点的标签，以提高机器学习模型的数据效率。本文首次对节点分类的不确定性采样进行了全面研究，我们超越了预测不确定性来评估不确定性采样，揭示了与其他主动学习策略之间的显著性能差距，并开发了基于数据生成过程的地面真实贝叶斯不确定性估计，证明了其在引导最佳查询中的有效性。在合成数据上验证了我们的结果，并设计了一种近似方法，不断优于其他真实数据集上的不确定性估计。基于此分析，我们将不确定性建模中的问题与现有方法联系起来，我们的分析有助于并引导了基于图的原则性不确定性估计的发展。

May, 2024

本文提出了使用 GNN 的多源不确定性框架，反映了深度学习和信念 / 证据理论领域中各种类型的预测不确定性，以进行节点分类预测。该框架通过从训练节点给定标签收集证据，设计了基于图的核狄利克雷分布估计 (GKDE) 方法，准确预测节点级狄利克雷分布，并检测超出分布的节点，该模型在六个真实网络数据集上表现优于现有模型，并提供了理论证明解释此结果背后的原因。

Oct, 2020

本研究提出两种利用 Bayes 模型和自动参数选择解决不确定图中节点分类的技术，并在不同真实数据集上实验验证，证明了该方法的有效性和高效性。

May, 2014

深度神经网络在过去几十年取得了重大成功，但它们没有很好的校准性，经常产生不可靠的预测。本文关注于不确定性量化在依赖节点级分类中的应用，并提出了改进的正则化方法来提高分类模型的可靠性。经过大量实验证明，在超过分布检测和误分类检测的应用场景中，提出的正则化方法优于目前的最新技术。

Nov, 2023

我们的研究提出了一个不确定性估计框架，可应用于任何泛化图神经网络（GNN）的基础网络上，以提高节点分类性能。该不确定性估计器模型是一个神经网络，将不确定性建模为概率分布而非离散的概率标量值。通过在 $n$ 路 $k$ 样本方式下进行训练，我们的方法在少样本学习设置中提高了分类准确率，而无需特定的元学习架构。在多个数据集和不同 GNN 基础网络上进行的实验证明了不确定性估计器对于带有 GNN 的少样本节点分类的有效性。

Jun, 2024

通过综述现有的图卷积神经网络预测不确定性理论与方法，以及相关任务，我们主要关注不确定性的集成，这旨在增强模型性能与预测可靠性，从而桥接理论与实践，并连接不同的图卷积神经网络社区，同时为这个领域提供了有价值的研究方向。

Mar, 2024

对图形模型中的不确定性进行量化的最新方法进行了概述，并将其组织为不确定性表示和处理方法，以加深对图形模型中不确定性量化方法的理解，从而提高其在关键应用中的效果和安全性。

Apr, 2024

本研究探讨了图中非独立节点预测的不确定性量化方法，并提出了一种名为图后验网络（GPN）的新模型，该模型采用贝叶斯后验更新技术并在节点分类中表现出优越性能。

Oct, 2021

本文提出了一种基于图卷积网络（GCN）的新颖池化主动学习框架，利用 GCN 对节点进行消息传递操作识别出已标记和未标记的节点，并利用节点的嵌入和置信度得分以及 CoreSet 和基于不确定性的采样技术选择未标记示例，反转其标签并重新训练学习者以优化下游任务，并评估了该方法在多个应用上的性能，实验结果表明，该方法在图像分类和手势估计等领域超越多个基线模型达到了新的最优性能。

Jun, 2020

本篇论文提出了一种基于图神经网络的节点分类不确定性感知学习框架，通过分布鲁棒优化来最小化最坏风险，以更好地在各种噪声情况下实现节点嵌入学习，实验结果表明与现有方法相比，该框架具有更优越的预测表现。

Jun, 2023