May, 2023

探索图神经网络中的标签位置偏差

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TL;DR本文提出了一种新的评估指标 Label Proximity Score 来量化节点标签位置偏置，研究发现标签越靠近节点性能越好，为此，我们提出了一种全新的优化框架，用于学习无偏置的图结构，该方法不仅优于现有方法，而且在减轻 GNN 中标签位置偏差方面表现显著。
graph neural networkslabel position biaslabel proximity scoreoptimization frameworknode classification
发现论文，激发创造
  • 位置感知图神经网络

    本文提出 P-GNN 方法，通过采样锚节点集并计算给定目标节点相对于所有锚节点的距离，从而学习距离加权聚合方案以产生具有位置感知能力的节点嵌入。实验结果表明该方法能有效地提升节点在图结构中的位置特征提取能力，达到了较好的实验效果。

    Jun, 2019

  • 图神经网络中度偏见的理论和实证研究

    图神经网络（GNN）在节点分类任务中通常对高度节点优于低度节点，而这种度偏见由于众多假设的不严格验证以及可能的矛盾而加剧了社会边缘化。本论文通过分析不同图过滤器的信息传递 GNN 的度偏差的起源，证明了无论 GNN 如何被训练，高度测试节点都倾向于存在更低的误分类概率。此外，论文还说明了度偏见源于与节点度相关的各种因素（如邻居的同质性和多样性）。通过将发现与先前提出的度偏差起源的假设相连接，论文支持和统一了某些假设，同时对其他假设提出了疑问。论文在 8 个常见实际网络上验证了理论发现，并基于理论和实证研究结果，描述了减轻度偏见的路线图。

    Apr, 2024

  • 基于标签一致性的图神经网络用于半监督节点分类

    本文提出了基于标签一致性的图神经网络（LC-GNN），扩大了 GNN 中的节点感受野，利用未连接但标签相同的节点对。在基准数据集上的实验证明，LC-GNN 在图形半监督节点分类方面优于传统的 GNN，在只有少数标记节点的稀疏场景中也表现出优越性。

    Jul, 2020

  • 少量标签图神经网络的信息伪标记

    本研究提出了一种新的信息伪标签框架（InfoGNN），以最大化互信息为基础，通过伪标签化最具信息代表性的节点来促进使用极少数标记的 GNN 的学习。同时，也提出了一个广义交叉熵损失函数，并使用类平衡正则化来解决潜在的标签噪音和类不平衡问题。实验证明，该方法在六个真实图数据集上显著优于基线和强自监督方法。

    Jan, 2022

  • 针对图神经网络的更实用的对抗性攻击

    研究黑盒攻击图神经网络中节点选择的问题，发现通过基于 PageRank 的重要度计算可提高分类误差率，提出一种基于贪心算法的修正方法能有效地解决被攻击节点数量与分类误差率之间的矛盾。

    Jun, 2020

  • Shift-Robust GNNs: 克服局部图训练数据的局限性

    本文提出一种称为 Shift-Robust GNN（SR-GNN）的方法，用于解决在真实世界场景下，由于数据获取昂贵和天生偏见而导致的数据采样不均衡问题，SR-GNN 可以适应节点标签采集偏差和数据分布转移等差异，从而实现半监督学习任务中的更好泛化效果。在多个实验中，SR-GNN 在常见 GNN 基准数据集上的表现优于其他 GNN 基线，并成功消除了偏差训练数据引入的至少～40% 的负面影响。

    Aug, 2021

  • 消除偏见标签选择偏差的无知图神经网络

    本文提出用于消除图神经网络中选择偏差的 Debiased Graph Neural Networks 方法，并通过多个实验验证其超越了现有方法，DGNN 是增强现有 GNN 的灵活框架。

    Jan, 2022

  • 基于图神经网络的节点分类的增强方法

    本文概述了一系列现有的技巧，并提出了一些与标签使用、损失函数制定和模型设计相关的新技巧，以显著提高各种图神经网络 (GNN) 架构的性能。通过进行消融研究，我们经验性地评估了它们对最终节点分类精度的影响，并证明了它们的性能得到了不断改进，通常超过了底层 GNN 架构变化所带来的收益。值得注意的是，许多排名前列的模型从中受益，这是我们提出的一些技术。

    Mar, 2021

  • 更强大的图神经网络：等变稳定位置编码

    本文讨论了使用位置编码技术来改进图神经网络在节点集合任务中预测的问题，并提出了一种被称为 PEG 的类 GNN 层，它使用单独的通道更新原始节点特征和位置特征。PEG 同时对原始节点特征施加排列等变性质，并对位置特征施加 O（p）等变性质，其中 p 是使用的位置特征的维度。在 8 个真实世界网络上的广泛链接预测实验表明，PEG 在泛化和可伸缩性方面具有优势。

    Mar, 2022

  • 网络不平等：图神经网络链接预测中的优先连接偏差

    该研究探讨了图神经网络在链接预测中的群内公平性和偏好附着偏差，提出了新的群内公平度量，并提出了简单的训练策略以减轻群内不公平性。

    Sep, 2023