Apr, 2020

一种稳健的分层图卷积网络模型用于协同过滤

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TL;DR该论文首先认为当前的 GCN 模型较难训练，而且容易出现平滑过度和容易受到对抗攻击的问题；该论文提出了一种有效的方法来处理这些问题，通过使用简单的 GCN 模型单独聚合不同阶邻居的信息，然后通过层级的累加来消除这些问题，并且在实验数据集上证明了该模型的有效性和鲁棒性。
graph convolutional networkcollaborative filteringover-smoothingtraining difficultyrobustness
发现论文，激发创造
  • 面向推荐的兴趣感知消息传递 GCN

    该研究论文提出了一种新颖的基于 Interest-aware Message-Passing GCN 的推荐模型，通过在用户兴趣相似的子图中进行高阶图卷积操作，避免了过度平滑问题，其在三个基准数据集上的实验结果表明，该模型可以通过叠加更多的层次获得性能提升，并且在 GCN-based 推荐模型上显著优于现有的最佳模型。

    Feb, 2021

  • SocialGCN：一种基于图卷积网络的高效社交推荐模型

    本文提出了一种基于图卷积神经网络的社交推荐模型，通过捕捉信息在社交网络中的扩散进程来影响用户偏好，使得模型在两个真实数据集上展现出了很好的性能。

    Nov, 2018

  • 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

  • 图卷积在推荐系统中的效果如何？

    本文通过图信号处理的角度，研究了基于图卷积网络 (GCNs) 的协作过滤 (CF) 方法的理论，提出了基于图卷积的统一框架，证明了现有的许多 CF 方法都是这个框架的特例，包括邻域方法、低秩矩阵分解、线性自编码器和 LightGCN 等，提出了基于图滤波的协作过滤 (GF-CF) 作为基准模型，在三个知名数据集上实验表明，GF-CF 与基于深度学习的方法相比性能更强，在 Amazon-book 数据集上比 LightGCN 的性能提升了 70%。

    Aug, 2021

  • 图形协同过滤再审视：线性残差图形卷积网络方法

    本文提出了一种无非线性激活函数的简化 GCN 结构，以提高推荐性能，并提出了一种专门用于 CF 的残差网络结构来解决大规模数据下图卷积聚合操作的平滑问题，该模型易于训练、扩展到大规模数据集，并在两个真实数据集上展示出更好的效率和效果。

    Jan, 2020

  • 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

  • LightGCN：简化和强化图卷积网络用于推荐

    研究采用邻域聚合操作来简化 GCN 模型设计，提出了名为 LightGCN 的新模型，用于协同过滤任务上取得了比基于 GCN 的 Neural Graph Collaborative Filtering 模型高出 16.0% 的性能改善，分析表明 LightGCN 相比于其他 GCN-based 推荐模型更加合理且易于实现和训练。

    Feb, 2020

  • 使用对抗图卷积网络提升社交推荐

    本文提出了一种基于图卷积网络和对抗训练的深度框架，以解决社交推荐系统中的一些问题，如噪声、局限性和异质性等，实验证明该框架在多个开放数据集上具有卓越的推荐性能。

    Apr, 2020

  • 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

  • 可变形图卷积网络

    本篇论文提出了一种新型的图卷积神经网络 Deformable GCNs，它可以在多个潜在空间适应性地执行卷积操作，并捕获节点之间的短 / 长距离依赖关系，从而处理异构性，并在六个异质性图数据集中实现节点分类任务的最佳性能。

    Dec, 2021