本篇论文提出了一种基于变量域的新型图卷积网络（TAGCN），通过设计一组可学习的固定大小的滤波器，用于对图执行卷积操作。这些过滤器在扫描图以执行卷积时，可以自适应地适应图的拓扑结构。与现有的谱CNN相比，TAGCN表现更好，并且比近期其他方法计算上更简单。

Oct, 2017

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

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

通过使用可学习的图卷积层(LGCL)和子图训练方法，本论文解决了卷积神经网络在处理通用图像数据时的困难，提高了基于节点分类任务的准确率和效率。

Aug, 2018

通过消除GCN中的不必要的非线性和权重矩阵，我们提出了一种线性模型，它对应于一个固定的低通滤波器，然后是一个线性分类器。 在许多下游应用中，我们的实验评估表明这种简化并不会对精度产生负面影响。 此外，由于我们的模型简化减少了计算量，因此我们的模型在更大的数据集上具有可扩展性，并且具有更快的推理速度。

Feb, 2019

本文提出了一种新型 GCNs 模型: 自适应多通道图卷积网络 (AM-GCN)，以更好地融合和提取节点特征和拓扑结构之间的深度相关信息，并在半监督分类任务上取得了明显的精度提升。

Jul, 2020

本文从优化的角度解释了当前的图卷积操作存在的过度平滑问题，并引入了两个衡量节点级任务上过度平滑的度量标准，提出了一种新的卷积核GCN+，并在真实的数据集上证明了其在节点分类任务上的优秀性能表现。

Sep, 2020

本研究提出了一种Alternating Graph-regularized Neural Network (AGNN)模型，其中包括Graph Convolutional Layer (GCL)和Graph Embedding Layer (GEL)。GEL通过包含拉普拉斯嵌入项的图正则化优化导出，可以通过从低阶特征空间定期投影到高阶空间来缓解过度平滑问题。通过改进的Adaboost策略聚合来自每一层的输出，并探索多跳邻居的集成嵌入，评估表明，在比较某些多层或多阶图神经网络的性能基础上，AGNN比现有的最先进模型表现更好。

Apr, 2023

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

通过引入语义-结构注意力增强图卷积网络（SSA-GCN），本研究在提取顶点分类性能方面不仅对图结构进行建模，还从无监督特征提取的角度提取通用特征，通过交叉注意力机制整合这些特征，以增强图卷积网络的泛化能力。在Cora和CiteSeer数据集上的实验证明了我们提出的方法所取得的性能提升，而且在隐私设置下表现出优异的准确性，使其成为图数据分析的坚实有效解决方案。

Mar, 2024