本文提出了一种基于图双连通性的表达能力度量方法，发现大多数常见 GNN 架构在此度量下缺乏表达能力，但 ESAN 框架具有可证明的表达能力。作者进一步引入 GD-WL 模型，该模型可通过 Transformer 与 Weisfeiler-Lehman 算法相结合来计算表达能力，并通过实验表明其在绝大多数数据集上效果显著优于现有 GNN 架构。

Jan, 2023

本文探讨了图同构、图神经网络的表达能力及其应用。作者提出了 k - 阶不变 / 本质等变图神经网络，并将此网络应用于图分类的任务中。实验表明，模型在数据集上表现的优异，证明了本文所提出的模型是有实用价值的。

May, 2019

本文提出了一个理论框架，可以比较图神经网络架构的表达能力，证明了实用 GNN 的第一近似保证，FGNN 被证明是最具表现力的架构之一，在 Quadratic Assignment Problem 中的应用表明 FGNN 能够比现有的基于谱、SDP 或其他 GNN 架构的算法表现得更好。

Jun, 2020

本研究提出一种使用特殊算法和线性代数工具来分析图神经网络 (GNNs) 的表征能力的方法，证明 NNG 可以优于 Weisfeiler-Lehman 算法，同时在图同构和图分类等数据集上进行充分实验证明了这种新型的 GNN 架构更具表达力的特点。

May, 2022

本文对静态无向同质图和动态图、属性图等不同类型的图中图神经网络（GNNs）的表达能力进行了理论分析，提出了适当的 1-WL 测试，并证明了 GNNs 与 1-WL 测试在区分动态图和属性图上具有相同的能力，且 GNNs 可以模拟 1-WL 测试，包括大多数实际应用中使用的静态无向同质图（SAUHGs）等。

Oct, 2022

图分区神经网络（GPNNs）是一种新颖的 GNN 架构，通过对图进行分区以及顶点集和子图之间的结构相互作用的探索，提高了 GNN 的表达能力，并在各种图基准任务中展示了超越现有 GNN 模型的卓越性能。

Dec, 2023

本研究介绍了一种基于图神经网络 (GNN) 计算等变多项式的表达能力层级方法，并提出了一种新的具有更具体指导意义的算法工具来评估 GNN 表达能力。同时，通过增加多项式特征或其他操作 / 聚合的方法，提高了 GNN 架构的表达能力，实现了在多个图形学习基准中的最新结果。

Feb, 2023

使用张量语言以及 Weisfeiler-Leman 测试为模型分析提供了一种优雅的方法，通过索引和求和嵌套深度的简单分析得到了对 GNN 的分离能力的边界和某些类的普适性结果，并提供了一些提高 GNN 分离能力的见解。

Apr, 2022

该研究探讨了基于图神经网络的表达能力，提出了一种连续化的方法来反映图之间的相似程度并给出了各种拓扑特征的理论框架来描述基于树距离的图表达能力。

Jun, 2023

基于同态表示的图神经网络（Graph Neural Networks）的表达能力及其在子图计数等实际需求方面的量化研究。

Jan, 2024