Mar, 2022

PathSAGE: 随机路径采样的空间图注意力神经网络

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TL;DR本文介绍一种名为 PathSAGE 的模型，它使用 Transformer 编码器聚合从中心节点开始的路径样本，以学习高阶拓扑信息，提高模型的性能，并避免了太深的 GCNs 可能会遇到的 “邻居爆炸” 和 “过度平滑” 问题，同时在归纳学习任务中达到了与最先进模型相当的性能表现。
发现论文，激发创造
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    Jan, 2021

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    Sep, 2019

  • 用于知识库补全的端到端结构感知卷积网络

    本文中，我们提出了一种新颖的结构感知卷积网络 (SACN)，它综合了 GCN 和 ConvE 两种方法，其中，WGCN 使用可学习的权重来聚合邻居节点信息，实现了更准确的图节点嵌入表示；而 Conv-TransE 则使得 ConvE 具有了一定的可解释性，并保持了 ConvE 的预测准确性。我们在标准数据集 FB15k-237 和 WN18RR 上进行了实验，结果表明，与最先进的 ConvE 相比，我们的方法 HITS@1、HITS@3 和 HITS@10 指标上分别提高了 10% 左右。

    Nov, 2018

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    本研究提出了一种自适应逐层采样方法和跨越较远节点的消息传递方法，以解决图形卷积网络在大规模图中的可扩展性问题，并通过实验验证了其有效性和更快的收敛速度。

    Sep, 2018

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    Mar, 2024

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    Oct, 2019

  • pathGCN：从路径中学习通用的图空间运算符

    本文提出了 pathGCN 方法，通过在图上使用随机路径来学习空间算子，以更好地表达 Graph Convolutional Networks，避免过度平滑现象，并取得了新的最先进表现。

    Jul, 2022

  • 学习图神经网络的自适应邻域

    建立了一种可端到端学习的可微图生成器，用于动态构建拓扑结构和节点选择，应用于图卷积网络的轨迹预测、点云分类和节点分类等任务，提高了准确性。

    Jul, 2023

  • GraphSAINT: 基于图随机抽样的归纳学习方法

    GraphSAINT 是一种基于图采样的归纳学习方法，通过采样训练图形而不是节点或边来构建小批量，以提高训练效率和准确性；在五个大图上表现出优越的性能，实现了 PPI（0.995）和 Reddit（0.970）的新的最先进的 F1 分数。

    Jul, 2019

  • 预测时变图中路径失败

    本篇论文介绍了用时间演化图对现实中的网络进行建模，并研究了时间演化图中路径分类问题的应用，设计了一种新颖的深度神经网络 LRGCN 和路径表示方法 SAPE，实验结果表明 LRGCN 在路径预测方面比其他竞争方法更有效，SAPE 在路径表示方面也表现出显著的效果。

    May, 2019