本文提出了一种防御框架 CHAGNN 以应对图注射攻击，通过合作同色增强图数据和模型，生成假标签和减少节点间异色边来提高模型鲁棒性，并通过理论分析和实验验证方法的有效性。
Nov, 2022
本研究提出了一种半监督的基于图神经网络的欺诈检测器 SEC-GFD，通过混合过滤模块和局部环境约束模块解决了异态性和标签利用问题，实验证明 SEC-GFD 在四个真实世界的欺诈检测数据集上优于其他竞争对手的基于图的欺诈检测器。
Dec, 2023
关系感知图神经网络与变形器网络结合，同时将本地和全局特征嵌入目标节点，通过注意力融合模块和跳跃连接将全局嵌入与本地嵌入合并，在两个公共数据集和一个工业数据集上验证了其卓越性能。
Feb, 2024
本文提出了一个基于 Graph Neural Networks 的欺诈检测方法，通过解耦拓扑和属性视图，并采用注意力机制自适应融合两个视图的方法，以解决现实场景中欺诈者采用伪装行为的问题，并在真实世界欺诈检测数据集上实现了显著的结果优于现有基线。
Oct, 2022
该论文介绍了一种新的方法，可以在多标签节点分类任务中使用图神经网络，并发布了三个真实世界的生物学数据集，用于该任务的基准测试。作者还定义了多标签场景下的同质性概念，并开发了一种新的方法来动态融合特征和标签相关信息，从而学习标签感知的表示。经过大规模对比研究，该方法在九个数据集上表现良好，并证明了其有效性。
Apr, 2023
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
欺诈检测在发现欺诈者通过欺骗其他用户，例如发布虚假评论或进行异常交易的行为上有着重要作用。我们采用图神经网络和动态关系注意力聚合机制来解决这个问题，并在真实基准数据集上展示了我们的方法 DRAG 优于其他最先进的欺诈检测方法。
Oct, 2023
本文通过重新评估广泛使用的同质性度量，并从后集成节点相似性的角度研究了异质性。提出了一种新的度量方法，并证明了 local diversification operation 可以有效解决一些有害的异质性情况，然后提出了 Adaptive Channel Mixing（ACM）框架来自适应地利用聚合，多样性和标识通道，从而从多样化的节点异质性情况中提取更丰富的局部信息。经过 10 项基准节点分类任务的评估，ACM-augmented 基线始终实现了显着的性能提升，超过大多数任务上的最新 GNN，而不会带来显着的计算负担。
本文提出了一种基于自适应采样和聚合的图神经网络 (ASA-GNN)，通过邻居采样策略和邻居多样性度量，在交易数据中学习判别表示以提高欺诈检测的性能，实验结果表明该方法优于现有的其他方法。
Jul, 2023
本文探讨了 GNNs 的异质问题并研究了跨类别邻居的特征聚合，提出了 CAGNNs 框架以提高节点分类任务的性能。实验结果表明，我们的框架能够分别提高 GIN，GAT 和 GCN 的平均预测准确率 9.81％，25.81％和 20.61％。
Mar, 2022