在这篇论文中，我们介绍了一种独特的方法，通过考虑图异质性来解决图中的不平衡分类问题。我们研究了类别不平衡和图异质性之间的错综复杂关系，发现少数类别不仅样本稀缺，而且表现出较低的同质性水平，这导致错误信息在相邻节点之间传播。基于这一洞察，我们提出了一种名为 Fast Im-GBK 的高效方法，将不平衡分类策略与意识到异质性的图神经网络相结合，以有效解决类别不平衡问题，并显著减少训练时间。我们在实际图数据上的实验证明了我们的模型在节点分类任务中相比现有基线方法具有更好的分类性能和效率。

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。

Oct, 2022

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

本研究提出了一种名为 “Semantic-aware Node Synthesis” 的方法，用于处理异质信息网络中少数类别节点的语义不平衡问题，并引入两种正则化方法以抑制合成节点的潜在噪声，从而更有效地进行表示和分类。实验结果表明，该方法在不同的基准数据集中的表现比现有方法都要优异。

Feb, 2023

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

本文提出了一种新的图聚类方法，包括三个关键组成部分：图重构、混合滤波器和双图聚类网络。实验结果表明，在 11 个基准图上，该方法在异质图上的表现优于其他方法。

May, 2023

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

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

本文提出了一种名为邻域混淆（NC）的度量，用于可靠地分离异构节点，基于此指导图卷积网络（GNN）的设计，实现节点组的内部权重共享和信息传递，从而实现了在同质和异质基准测试上有效地分离和提高节点性能的目标。

Jun, 2023

最近，图神经网络（GNNs）通过利用图数据库中的知识，在半监督节点分类中展示了显著的性能。然而，大多数现有的 GNN 都遵循同质性假设，即连接的节点更有可能展示相似的特征分布和相同的标签，而这种假设在越来越多的实际应用中被证明是脆弱的。作为补充，异质性反映了连接节点之间的不相似性，在图学习中引起了重要关注。为此，数据工程师旨在开发一个能够确保在同质性和异质性下性能的强大 GNN 模型。尽管已经做出了许多尝试，但大多数现有的 GNN 由于无向图的限制而难以实现最佳节点表示。忽视有向边导致次优的图表示，从而限制了 GNN 的能力。为解决这一问题，我们引入了 AMUD，它从统计的角度量化节点配置和拓扑之间的关系，为自适应地将自然有向图建模为无向图或有向图以最大化后续图学习中的效益提供了宝贵的见解。此外，我们提出了 ADPA 作为 AMUD 的新的有向图学习范式。实证研究表明 AMUD 指导了高效的图学习。与此同时，在 14 个基准数据集上的大量实验证实了 ADPA 的出色性能，优于基准线 3.96%。

Dec, 2023