Apr, 2023

研究同质性原则在节点可区分性上的作用：何时图神经网络有助于节点分类

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TL;DR本文探讨了同质性原则对图神经网络在节点分类上表现卓越的主要原因。作者提出了一种上下文随机块模型来定量节点区分度，并开发了一种基于特性的指标来测试 GNN 在合成和真实世界数据集上的优势和劣势。
homophily principlegraph neural networksnode classificationnode distinguishabilitykernel performance metric
发现论文，激发创造
  • 同赋关系对于图神经网络的必要性？

    本研究发现传统的 GCN 比使用新架构的 GNN 在特定条件下在某些常用异质图上表现更好，证实了同质性不是良好 GNN 性能的必要条件。

    Jun, 2021

  • 同质性中缺失了什么？拆解图同质性用于图神经网络

    本文将图同质性分解为标签、结构和特征三个方面，提出了考虑三个方面的新组合指标 Tri-Hom，并通过理论分析和合成实验验证了 Tri-Hom 的有效性和同质性协同的重要性。

    Jun, 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

  • 具有异质性的图神经网络

    本研究提出了 CPGNN 框架，它使用可解释的兼容性矩阵来建模图中异相性（heterophily）或同相性（homophily）水平，并证明了该框架在更现实和具有挑战性的实验设置下比以前的作品要有效。

    Sep, 2020

  • 图神经网络中本地同质水平的性能差异

    理论和实证研究表明，图神经网络可能过度依赖于用于训练的全局同质性，需要设计出更适应大范围局部同质性的图神经网络。

    Jun, 2023

  • GBK-GNN：用门控双核图神经网络建模同质性和异质性

    本文提出了一种基于 Bi-kernel 特征转换和选择门的 GNN 模型，其中使用两个核对同一阶段的节点进行建模，以更好地捕捉同质性和异质性信息。在各种数据集上的实验结果表明，该模型在同质性和异质性特性方面均显著优于现有 GNN 方法。

    Oct, 2021

  • 图神经网络结构差异的解密：一个大小适合所有问题么？

    本文研究了 GNN 在同构和异构图中节点分类性能的差异。我们提出了一种非 i.i.d PAC-Bayesian 概率界，并通过特征聚合距离和同质比异质性差异解释了性能差异，并证实了较深的 GNN 的有效性。此外，我们发现了图形分布偏移问题的一个新因素，并提出了相应的新场景。

    Jun, 2023

  • 重新审视异质性对图神经网络的影响

    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。

    Oct, 2022

  • 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

  • 异质性是否对图神经网络进行节点分类造成实质性威胁？

    本文提出了 Adaptive Channel Mixing 框架，利用聚合，多样化和恒等通道来以自适应的方式解决 Graph Neural Networks 中的有害异质性问题，并在 10 个真实世界节点分类任务中获得了显着的性能提升。

    Sep, 2021