在复杂网络中，图神经网络（GNNs）在各种基于学习的任务中表现出显著的优势。然而，对于许多网络应用而言，节点级信息可能缺失或不可靠，从而限制了 GNNs 的适用性和效果。为了解决这个问题，我们提出了一种名为 Ego-centric Spectral subGraph Embedding Augmentation（ESGEA）的新方法，旨在增强和设计节点特征，特别是在信息缺乏的情况下。我们的方法利用局部子图的拓扑结构来创建具有拓扑感知能力的节点特征。子图特征通过高效的谱图嵌入技术生成，并作为捕捉网络局部拓扑结构的节点特征。如果存在显式节点特征，则使用子图嵌入来增强这些特征以提高整体性能。ESGEA 适用于任何基于 GNN 的架构，即使在没有节点特征的情况下也能有效。我们在一个社交网络图分类任务以及一个节点分类任务上对所提出的方法进行了评估，其中节点属性不可用或特征被破坏甚至不存在。对七个数据集和八个基准模型的评估结果表明，在图分类任务和节点分类任务中，AUC 值和准确度分别提高了 10% 和 7%。

Oct, 2023

本文提供了一种统一的方法来研究增强次图 GNN 的架构，包括理论框架和对子图增强 GNN 可表达性的已知结果进行扩展，同时研究了三种用于学习采样子图的方法，通过实验证明了数据驱动架构可以提高标准基准数据集的预测精度，同时减少计算时间。

Jun, 2022

本文提出了一种名为 Union Subgraph Neural Network 的图神经网络模型，通过注入从新类型的子结构中提取的邻居连接信息以有效地编码高阶连接性，该模型被证明在区分非同构图方面比 1-WL 更强大，并且在 17 个基准测试中表现出优异的性能，尤其是在现有模型的局部编码的基础上注入我们的局部编码，可以最多提高 11.09% 的性能。

May, 2023

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

通过引入两个过度平滑度衡量指标以及可微分的分组正规化技术（DGN），增加同一组内节点的平滑度，同时在不同组之间分离节点分布以显着减轻过度平滑的问题，使得 GNN 模型更加鲁棒，并实现更好的性能与更深层次的 GNN。

Jun, 2020

本论文提出了一种基于子结构编码的、具有拓扑感知的信息传递方案 —— Graph Substructure Networks，并通过理论分析和实验评估证明其优于 Weisfeiler-Leman 测试，并在分子图和社交网络等多个领域取得了最先进的结果。

Jun, 2020

该论文介绍了如何利用有意义的子图来加强图神经网络的表达能力，并提出了一个能够同时预测图分类和辅助解释性稀疏子图的新框架，其所提供的子图能够在保持相近精度的情况下提供说明性的解释。

Apr, 2023

使用 SubGNN 模型对含有多个离散链接的生物医学数据集上的子图进行预测任务，通过神经路由机制，网络能够学习分离的子图表示，其中指定了三个信道以捕捉子图拓扑的不同方面，并在 8 个子图分类数据集上以及具有复杂拓扑结构和多个未连接组件的具有挑战性的生物医学数据集上优于基线模型 19.8%。

Jun, 2020

基于基因网络的表示学习中，我们提出了一种新颖的 UNGNN (Universal Normalized GNN) 框架，它通过在消息传递阶段和读取层中利用通用图归一化来增强基于 GNN 的性能，实现了 16% 的整体性能提升。

Sep, 2023

基于子图的图神经网络（Subgraph GNNs）通过将图表示为子图集合来增强信息传递式图神经网络的表达能力，并引入了新的子图 GNN 框架以解决性能限制和子图选择问题。通过控制粗化函数，实现了对任意数量子图的有意义选择，并将其与标准训练技术兼容。实验证明，该方法比基线方法更加灵活，在处理任意数量子图时表现出更好的性能。

Jun, 2024