Jun, 2023

GPatcher：用于缓解图异质性的简单自适应 MLP 模型

PDF
TL;DR本文研究了图异质性对图神经网络性能的影响，提出通过设计自适应多项式滤波器和采用 MLP-Mixer 架构的 GPatcher 模型来解决这个问题，并在节点分类任务上取得了较好的性能。
graph heterophilygraph neural networksadaptive polynomial filtersgpatchernode classification
发现论文，激发创造
  • 图上自适应特征传播：超越低通滤波器

    提出了一种使用多个可学习谱滤波器的节点注意力机制的柔性图神经网络（GNN）模型，将聚合方案适应性地学习到每个图的谱域，从而更好地应对任意类型的图并在节点分类任务中取得了优越成果。

    Mar, 2021

  • 基于 $p$-Laplacian 的图神经网络

    本文提出了一种新的 GNN 模型：$^p$GNN，它实现了细胞特征和拓扑信息的同时分类，特别适用于异质图，其经过了充分的实验验证并表明表现显着优于多种 GNN 模型。

    Nov, 2021

  • 异质图上的图神经网络综述

    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

  • 具有异质性的图神经网络

    本研究提出了 CPGNN 框架，它使用可解释的兼容性矩阵来建模图中异相性（heterophily）或同相性（homophily）水平，并证明了该框架在更现实和具有挑战性的实验设置下比以前的作品要有效。

    Sep, 2020

  • 重新审视异质性对图神经网络的影响

    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

  • 异质性下的链接预测：一种受物理启发的图神经网络方法

    基于 GRAFF 方法的 GRAFF-LP 扩展能够改善异质图下的链接预测性能，通过在一系列异质图数据集上的评估，相对 AUROC 提升达到最高 26.7%。

    Feb, 2024

  • 异质性是否对图神经网络进行节点分类造成实质性威胁？

    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

  • 如何通过通用多项式基加强光谱图神经网络：异质性、过度平滑和过度压缩

    基于谱图神经网络和多项式滤波器，本研究提出了一种新颖的自适应异质基础，通过理论分析探索了期望多项式基与异质性程度之间的内在关联，并将其与同质性基础相结合，构建了一个多项式滤波器的图神经网络 UniFilter，成功优化了卷积和传播过程，在各种异质性程度的真实和合成数据集上进行的大量实验证明了 UniFilter 的优越性，同时突出了 UniBasis 在图解释方面的能力。

    May, 2024

  • 图神经网络中的节点滤波：一种专家混合方法

    图神经网络 (GNNs) 在各种图结构模式下的节点分类任务中已被证明非常有效。然而，现实世界的图通常展现出复杂的同构和异构模式的混合，使用统一的全局过滤器方法则不够优化。为解决这个问题，我们引入了一种新颖的 GNN 框架 Node-MoE，使用专家混合来自适应地选择不同节点的适当过滤器。广泛的实验证明了 Node-MoE 在同构和异构图上的有效性。

    Jun, 2024

  • 图补丁程序：通过测试时间增强减轻图神经网络中的度偏差

    通过引入 GraphPatcher 框架，本文提出了一种具有测试时间增强功能的方法，旨在增强图神经网络对低度节点的泛化性能，并保留其在高度节点上的原有优势性能。

    Oct, 2023