Jul, 2023

OpenGDA：面向跨网络学习的图领域自适应基准

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TL;DR图领域适应模型在跨网络学习任务中得到广泛应用，目的是传递标记或结构知识。我们提出了一个名为 OpenGDA 的基准，它提供了丰富的预处理和统一数据集以进行不同类型的任务评估，并整合了最先进的模型和标准化的端到端流程。OpenGDA 是一个用户友好、可扩展和可复制的基准，可用于评估图领域适应模型在真实世界应用中的性能和挑战。
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发现论文，激发创造
  • 图领域适应：挑战、进展与前景

    图领域适应（Graph Domain Adaptation）是一种有效的跨图知识转移范式，该论文详细调查了图领域适应的研究现状、挑战、代表性工作以及展望，并提供了第一份图领域适应调查报告。

    Feb, 2024

  • 基于图形领域自适应的源自由无监督学习

    本研究提出了一个基于无监督领域自适应的节点分类方法，该方法利用了已经训练好的源模型，而不需要访问源图和其标签，实现了对无标签目标图的分类，实验结果表明该方法在四项跨领域任务中都获得了显著的改进。

    Dec, 2021

  • 图传输学习中的半监督领域自适应

    半监督图领域自适应（SGDA）是一种用于解决具有拓扑结构和属性的跨域图之间知识迁移问题的方法，它通过添加自适应的偏移参数和伪标签，以处理来自标注丰富源图到未标注目标图的领域转移和标签稀缺的挑战。

    Sep, 2023

  • 合作自适应：无源图领域自适应的双向适应

    我们提出了一种名为 GraphCTA 的新范式，通过一系列步骤：在考虑本地和全局信息的情况下，基于目标图中节点邻居的预测进行模型适应；通过邻域对比学习来更新图结构和节点属性进行图适应；以及使用更新后的图作为输入来促进后续模型适应的迭代，从而在没有访问标记源图的情况下解决领域适应问题。我们在各种公共数据集上进行了全面的实验，实验结果表明我们提出的模型较最近的无源基准模型有很大的改进。

    Mar, 2024

  • GDA: 面向稳健测试时适应的通用扩散

    通过引入广义扩散适应（GDA）方法，研究论文提出了一种对不同类型的分布移位具有鲁棒性的测试时间适应方法，实现了在广泛的 OOD 基准测试上的最高分类准确度提升。

    Mar, 2024

  • 利用图生成提升领域自适应物体检测

    通过图生成提高无监督域适应中的目标检测质量，并在语义对齐和适应领域之间保持类别不变的信息以实现最准确的跨域语义对齐。

    Apr, 2024

  • 通过图卷积的对抗领域自适应实现图传输学习

    本文研究跨网络节点分类问题，提出一种基于对抗领域自适应和图卷积的图传输学习框架 AdaGCN 以在标签数据不足的情况下，从部分标记的源网络中利用标记信息辅助完全未标记或只有部分标记的目标网络节点分类，并在真实数据集上进行了大量实验评估，并验证了 AdaGCN 在标签率低和源目标领域差异显著的情况下都能成功传输类信息。

    Sep, 2019

  • 成对对齐提升图领域适应

    图领域适应性研究中，本文提出了一种新颖的、基于理论原则的方法，即配对校准（Pair-Align），以解决图结构的移动性问题。通过减轻条件结构移位和标签移位，Pair-Align 利用边权重重新校准相邻节点之间的影响，并通过标签权重调整分类损失来处理标签移位。本方法在实际应用中表现出卓越的性能，包括社交网络中具有区域移位的节点分类以及粒子碰撞实验中的堆积减灾任务。对于第一个应用，我们还创建了迄今为止最大的 GDA 研究数据集，并在合成和其他现有基准数据集上展示了强大的性能。

    Mar, 2024

  • 无监督图领域自适应中的传播再思考

    无监督图域自适应旨在将标记的源图知识转移至未标记的目标图，以解决图域之间的分布偏移。作者重新评估了图域自适应中图神经网络的作用，并发现了传播过程在适应不同图域中的关键作用。基于经验和理论分析，作者提出了名为 A2GNN 的简单而有效的图域自适应方法。通过对真实数据集的广泛实验，作者证明了所提出的 A2GNN 框架的有效性。

    Feb, 2024

  • 高效推断的动态领域自适应

    本文提出了一种动态域自适应框架（DDA），该框架可以在低资源情况下实现高效的目标推理，并继承域适应所带来的有利泛化能力，同时应用领域混淆约束来提高适应性能。

    Mar, 2021