图卷积神经网络学习什么？

Jul, 2022

What Do Graph Convolutional Neural Networks Learn?

Sannat Singh Bhasin, Vaibhav Holani, Divij Sanjanwala

TL;DR本文研究了 Graph Convolutional Neural Networks 在半监督节点分类中的表现。实验发现，节点的相似度和 GCN 的性能有正相关关系，并且 GCN 在同一类中节点邻居的一致性和唯一性对性能影响显著。

Abstract

graph neural networks (GNNs) have gained traction over the past few years for their superior performance in numerous machine learning tasks. Graph Convolutional Neural Networks (GCN) are a common variant of GNNs that are known to have high performance in →

graph neural networks graph convolutional neural networks semi-supervised node classification heterophilous graphs latent node embeddings

发现论文，激发创造

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

N-GCN：用于半监督节点分类的多尺度图卷积

该研究提出了一种名为 N-GCN 的模型，将图卷积网络和随机游走中的信息融合，训练多个 GCNs 实例，并学习组合不同距离下的节点对的实例输出，实现优化分类目标。实验证明，该模型在节点分类任务上表现优异，具有良好的通用性和鲁棒性。

Feb, 2018

文本分类中的图卷积网络理解

本文分析了图卷积网络（GCN）在文本分类中的节点和边嵌入方式以及学习机制的影响，并在不同文本分类基准下得出了有用的结论。

Mar, 2022

贝叶斯图卷积神经网络用于半监督分类

本文提出一种贝叶斯图卷积神经网络的框架，用于在图结构数据上进行节点分类和矩阵补全任务，并采用一种迭代学习算法来提高模型性能，并在试验中展示了当训练数据少时，该方法提供更好的性能。

Nov, 2018

基于图的半监督学习的对比与生成图卷积网络

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

基于标签一致性的图神经网络用于半监督节点分类

本文提出了基于标签一致性的图神经网络（LC-GNN），扩大了 GNN 中的节点感受野，利用未连接但标签相同的节点对。在基准数据集上的实验证明，LC-GNN 在图形半监督节点分类方面优于传统的 GNN，在只有少数标记节点的稀疏场景中也表现出优越性。

Jul, 2020

学习图神经网络的离散结构

本文提出了一种联合学习图结构和图卷积网络参数的方法，从而可以在不完整、损坏或无法使用图的场景中应用图卷积网络，并通过实验证明，该方法的性能显著优于相关方法。

Mar, 2019

图神经网络：方法和应用综述

本文介绍了图神经网络（GNNs）的设计管道，详细讨论了其各个组成部分的变体，对其应用进行了系统分类，并提出了四个开放性问题供未来研究。

Dec, 2018

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

空间图卷积网络

提出了 Spatial Graph Convolutional Network (SGCN) 来改进 Graph Convolutional Networks (GCNs)，SGCN 利用了空间特征来有效地学习从自然定位的图形中，经过实验证明，SGCN 优于现有的图形方法在图像分类和化学任务上的表现。

Sep, 2019