本文介绍了图神经网络（GNNs）的设计管道，详细讨论了其各个组成部分的变体，对其应用进行了系统分类，并提出了四个开放性问题供未来研究。

Dec, 2018

本文提出了一种针对图神经网络的对抗攻击方法，通过图重连的操作，使用强化学习生成对于目标模型影响较小的扰动，并在真实图数据集上进行实验及分析，证明该方法的有效性。

Jun, 2019

该论文提出了一种新的方法，即将重整化群理论应用于设计一种新颖的图重连策略，以提高图神经网络在图形相关任务上的性能，结果表明这种方法的有效性和其挖掘各种系统固有复杂性潜力的能力。

Jun, 2023

图神经网络是基于图的机器学习的流行模型，本文提出了一种新的图重连框架，通过一系列的重连操作满足降低过度挤压、保持图的局部性和稀疏性等特点，并验证其在多个真实世界基准测试中的有效性。

Oct, 2023

本文提出了一种理论框架来分析图神经网络的表达能力和限制，并阐述了如何有效地捕捉不同的图结构。通过提出的一个简单的架构，实验验证了理论的发现，并取得了最先进的性能。

Oct, 2018

本论文提出了一种名为 GTNs 的图转换器网络，能够在图上进行节点表示的学习，同时生成新的图结构以及识别原始图上未连接点之间有用的连接。实验表明，GTNs 有效地生成新的图结构，通过卷积在新图上产生具有强大表现力的节点表示，并在三个基准节点分类任务中取得了最佳表现。

Nov, 2019

本研究介绍了如何利用图重构技术来解决图神经网络架构存在的理论和实践问题，从而提高其表现力并实现应用于现实世界中的性能提升。

Oct, 2021

本文提出了一种名为 “Implicit Graph Neural Networks（IGNN）” 的图学习框架，其利用 Perron-Frobenius 理论来确保该框架的良好性，并利用隐式微分得到一种可行的投影梯度下降法来训练该框架，实验证明 IGNN 可以稳定捕捉长程依赖并优于现有的 GNN 模型。

Sep, 2020

这篇论文提出了 Nested Graph Neural Networks (NGNNs) 框架，通过将节点表示编码为子图而不是子树来表示整个图，从而比 1-WL 更强大地区分几乎所有 r 正则图，并且在基准数据集上表现出高度竞争性表现。

Oct, 2021

本文提出一种新的 GNN 设计策略，利用无上下文语法生成矩阵语言 MATLANG，从而确保 WL 表达能力，子结构计数能力和谱属性。根据该策略，设计了语法图神经网络 G$^2$N$^2$，证明了其在边级上计算长度为 6 的环并能够达到带通滤波器，实验结果证实了理论结果。

Mar, 2023