ICLRJun, 2020

自适应通用广义 PageRank 图神经网络

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TL;DR本文提出了一种新的广义 PageRank（GPR）图神经网络（GNN）架构，用于联合优化节点特征和拓扑信息提取，无论节点标签是同质的还是异质的。通过学习 GPR 权重，学到适应节点标签模式的权重，避免了特征信息过度平滑的问题，从而提高了在同质性和异质性数据集上的节点分类性能。
graph neural networksgeneralized pageranknode classificationhomophilyheterophily
发现论文，激发创造
  • 异质图上的图神经网络综述

    本文首次全面回顾了异态图神经网络，提出了系统的分类法，分析了主要异态图神经网络模型，总结了主流异态图基准，并指出了未来研究和应用方向。

    Feb, 2022

  • 异质友善信息增强图神经网络

    在异质性的情况下，图神经网络（GNNs）往往表现出次优的性能。本文提出并证明了异质性中宝贵的语义信息可以通过研究每个节点在图中的邻居分布来有效地利用于图学习，进而构建了一种新的图结构 HiGNN，该结构通过利用节点分布来增强具有相似语义特征的节点之间的连接性。通过在节点分类任务上的实证评估和与其他方法比较，我们验证了 HiGNN 在改进图表示方面的有效性，并证明通过整合异质性信息可以显著提升现有基于 GNN 的方法，以及在真实世界数据集中的同质性程度，从而证明了我们方法的功效。

    Mar, 2024

  • 基于 $p$-Laplacian 的图神经网络

    本文提出了一种新的 GNN 模型：$^p$GNN，它实现了细胞特征和拓扑信息的同时分类，特别适用于异质图，其经过了充分的实验验证并表明表现显着优于多种 GNN 模型。

    Nov, 2021

  • 具有异质性的图神经网络

    本研究提出了 CPGNN 框架，它使用可解释的兼容性矩阵来建模图中异相性（heterophily）或同相性（homophily）水平，并证明了该框架在更现实和具有挑战性的实验设置下比以前的作品要有效。

    Sep, 2020

  • 图上自适应特征传播：超越低通滤波器

    提出了一种使用多个可学习谱滤波器的节点注意力机制的柔性图神经网络（GNN）模型，将聚合方案适应性地学习到每个图的谱域，从而更好地应对任意类型的图并在节点分类任务中取得了优越成果。

    Mar, 2021

  • 保持邻居相似性的全局鲁棒图神经网络

    在这篇论文中，我们探索了异质图中图神经网络的脆弱性，并在理论上证明了负分类损失的更新与基于聚合邻居特征的成对相似性呈负相关。为了解决这个问题，我们提出了一种名为 NSPGNN 的新型鲁棒模型，它在监督邻居相似性引导传播的过程中采用了双 k 最近邻图管道。通过广泛的实验证明，与现有方法相比，NSPGNN 在同质图和异质图上都具有普遍的鲁棒性。

    Jan, 2024

  • 图神经网络结构差异的解密：一个大小适合所有问题么？

    本文研究了 GNN 在同构和异构图中节点分类性能的差异。我们提出了一种非 i.i.d PAC-Bayesian 概率界，并通过特征聚合距离和同质比异质性差异解释了性能差异，并证实了较深的 GNN 的有效性。此外，我们发现了图形分布偏移问题的一个新因素，并提出了相应的新场景。

    Jun, 2023

  • GCNH: 异质图上的简单表示学习方法

    我们提出了 GCNH，是一种简单但有效的 GNN 架构，适用于异构和同质图形，并使用一个学习的重要系数平衡中心节点和邻域的贡献，可以解决异构图上性能问题和过度平滑问题。

    Apr, 2023

  • 自我关注的异质图双嵌入

    本研究设计了一种新颖的图神经网络，通过自注意机制，优先适应不同的图的不同节点特征和拓扑结构，且考虑到正负权重和节点对称性，在处理同构和异构图分类任务上，相较于传统的图神经网络实现了最领先的性能。

    May, 2023

  • 同赋关系对于图神经网络的必要性？

    本研究发现传统的 GCN 比使用新架构的 GNN 在特定条件下在某些常用异质图上表现更好，证实了同质性不是良好 GNN 性能的必要条件。

    Jun, 2021