GNNGuard 是一个通用的算法，可以防御基于离散图形结构的多种训练时攻击，利用图形结构和节点特征之间的关系减轻攻击的负面影响，通过将更高的权重分配给连接相似节点的边，修剪不相关节点之间的边，这种方法在不同数据集和攻击条件下表现出 15.3％的优越性。

Jun, 2020

本文对图神经网络在隐私、鲁棒性、公平性和可解释性等计算方面进行了全面的调查，为不同方面的值得信任的 GNN 模型提供了发展框架和方法论。

Apr, 2022

本文提出了一个全面的路线图，从各种涉及的计算技术的角度建立可信任的图神经网络；介绍了可信任的图神经网络的六个方面的基本概念和全面总结了现有的研究，包括鲁棒性、可解释性、隐私、公平性、问责性和环境福祉，并强调了这些方面之间错综复杂的关系；最后，我们对促进可信赖的图神经网络的研究和产业化的趋势进行了全面的概述。

May, 2022

欺诈检测在发现欺诈者通过欺骗其他用户，例如发布虚假评论或进行异常交易的行为上有着重要作用。我们采用图神经网络和动态关系注意力聚合机制来解决这个问题，并在真实基准数据集上展示了我们的方法 DRAG 优于其他最先进的欺诈检测方法。

Oct, 2023

在这篇综述中，我们针对当前图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）的信任度问题，介绍了最近关于启发于因果关系的 GNNs 的研究，并提出了基于因果学习能力的 Causality-Inspired GNNs（CIGNNs）的分类和典型方法，以及它们如何缓解信任度风险。我们还总结了有用的资源，并探讨了在这个新兴领域中的几个未来方向，希望能够为新的研究机会提供启示。

Dec, 2023

图神经网络已成为从图结构数据中有效挖掘和学习的强大工具，但大多数研究侧重于静态图，忽视了真实世界网络的动态特性，该论文提供了对基本概念、关键技术和最新动态图神经网络模型的全面综述。

Apr, 2024

通过图神经网络（GNN）发展了一种检测电力网故障的新方法，旨在增强网络运维中的智能故障诊断能力，该方法借助特殊的电气特征提取模型和知识图谱，通过整合节点的历史和未来状态来辅助当前故障检测，并通过对神经网络层各个节点输出特征进行相关分析验证了该 GNN 在提取节点特征方面的有效性，实验证明该方法可在模拟场景中准确定位故障节点，准确率达到 99.53%，此外，图神经网络的特征建模还可定性揭示故障在节点之间的传播情况，提供有价值的故障节点分析洞察。

Nov, 2023

使用 DyExplainer 方法解释动态图神经网络，通过稀疏注意机制探索结构关系和时间依赖性，并结合对比学习技术提供先验引导正则化，以实现对模型预测的解释性和预测准确性的显著提升。

Oct, 2023

本文提出一种基于动态扩散变分图神经网络 (DVGNN) 的动态图构建方法，并在时序数据集上对 DVGNN 进行实验，证明它可以更好地反映动态图的因果关系和不确定性，达到更好的预测效果。

May, 2023

本文提出了一种知识增强的图神经网络（KGTrust），用于在社会物联网（SIoT）中进行更好的信任评估，该方法结合了用户和对象的语义知识以及增强的信任关系，能够有效地捕捉 SIoT 信任的多方面特性。实验结果表明，KGTrust 方法优于当前的最先进方法。

Feb, 2023