WWWFeb, 2023

Auto-HeG: 异构图上的自动化图神经网络

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TL;DR本文提出了一种自动在异构图上构建图神经网络模型的方法 Auto-HeG，其将异构性融入了异构图神经网络的所有阶段，包括搜索空间设计、超网训练和架构选择，并在离一不作模式下进行了异构架构选择。研究结果表明，Auto-HeG 在开发出优秀的异构 GNN 方面优于人类设计模型和图 NAS 模型。
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发现论文，激发创造
  • 异质友善信息增强图神经网络

    在异质性的情况下，图神经网络（GNNs）往往表现出次优的性能。本文提出并证明了异质性中宝贵的语义信息可以通过研究每个节点在图中的邻居分布来有效地利用于图学习，进而构建了一种新的图结构 HiGNN，该结构通过利用节点分布来增强具有相似语义特征的节点之间的连接性。通过在节点分类任务上的实证评估和与其他方法比较，我们验证了 HiGNN 在改进图表示方面的有效性，并证明通过整合异质性信息可以显著提升现有基于 GNN 的方法，以及在真实世界数据集中的同质性程度，从而证明了我们方法的功效。

    Mar, 2024

  • 异质图上的图神经网络综述

    本文首次全面回顾了异态图神经网络，提出了系统的分类法，分析了主要异态图神经网络模型，总结了主流异态图基准，并指出了未来研究和应用方向。

    Feb, 2022

  • 同构偏好导向的异质图重连

    本研究旨在提高异质图神经网络（HGNN）在非同质化环境下的泛化能力，通过提出一种基于元路径的刻画异质图同质性度量方法，并设计了基于同质性的异质图重连方法 HDHGR 来提高 HGNN 的性能。实验证明 HDHGR 的有效性，可以获得 10％以上的相对增益。

    Feb, 2023

  • GCNH: 异质图上的简单表示学习方法

    我们提出了 GCNH，是一种简单但有效的 GNN 架构，适用于异构和同质图形，并使用一个学习的重要系数平衡中心节点和邻域的贡献，可以解决异构图上性能问题和过度平滑问题。

    Apr, 2023

  • 异质分布传播的图神经网络

    本研究提出了异质分布传播（HDP）用于图神经网络，通过在训练期间基于伪指派将邻居自适应分为同质和异质部分，通过可信原型对比学习范式的正交性约束学习异质邻居分布，并通过一种新颖的语义感知信息传递机制传播同质和异质模式，实验证明该方法在异质数据集上优于代表性基线方法。

    May, 2024

  • 自我关注的异质图双嵌入

    本研究设计了一种新颖的图神经网络，通过自注意机制，优先适应不同的图的不同节点特征和拓扑结构，且考虑到正负权重和节点对称性，在处理同构和异构图分类任务上，相较于传统的图神经网络实现了最领先的性能。

    May, 2023

  • Hetero$^2$Net: 非同质图上的异质感知表示学习

    利用元路径识别异质图中的异质性并提出了两个度量方法来定量描述异质性水平，在多个具有不同异质性水平的真实异质图上进行了深入研究，观察到继承自处理同质图的图神经网络对异质图的异质性或同质性较低的泛化能力有限。为解决这一挑战，提出了一种新的异质图神经网络 Hetero$^2$Net，通过蒙版元路径预测和蒙版标签预测任务，有效且灵活地处理同质性和异质性异质图，在五个具有不同异质性水平的真实异质图基准上评估了 Hetero$^2$Net 的性能，结果表明 Hetero$^2$Net 在半监督节点分类任务中优于强基线模型，为有效处理更复杂的异质图提供了有价值的见解。

    Oct, 2023

  • 图形超网络用于神经架构搜索

    本文提出了一种新的神经网络结构搜索方法 ——Graph HyperNetworks，借助图神经网络来预测网络性能并直接生成权重，从而提高神经网络搜索效率；此外，Graph HyperNetworks 还可在任意预测环境下使用，在 CIFAR-10 和 ImageNet 等数据集上比现有手动设计网络更快且性能更好。

    Oct, 2018

  • 生成对比异构图神经网络

    通过利用自监督学习，我们提出了一种新颖的生成对比异构图神经网络 (GC-HGNN)，并且在结点分类和链接预测任务中显著超越最新的对比和生成基线模型。

    Apr, 2024

  • 图神经网络中超越同构性：现有限制与有效设计

    该研究通过节约和邻居嵌入、高阶邻居和中间表示的结合，设计出一种草图神经网络（H2GCN），并通过实验表明其在半监督节点分类任务下，具有比传统模型更高的预测准确率，尤其对于异质性网络（即一对连接的节点可能具有不同的类别标签和不同的特征）表现更出色。

    Jun, 2020