Aug, 2023

UGSL：用于图结构学习基准测试的统一框架

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TL;DR我们提出了一种名为统一图结构学习（UGSL）的框架，用于图结构学习的基准策略，该框架将现有模型重构为一个单一模型，并对框架中不同组件的有效性进行了广泛分析，结果详细说明了该领域中的不同方法及其优缺点。
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发现论文，激发创造
  • OpenGSL：图结构学习的全面基准

    这篇论文介绍了 OpenGSL，这是第一个全面的 Graph Structure Learning 基准，旨在通过评估出现在各种流行数据集，以及使用统一数据处理和分割策略的最新 GSL 方法之间的公平比较，缩小研究进展存在的差距。

    Jun, 2023

  • 图结构学习基准

    使用 20 个不同的图数据集和 16 个不同的 GSL 算法构建的全面图结构学习基准 (GSLB) 系统地分析了 GSL 的性能，并评估了前沿的 GSL 算法在节点级和图级任务中的表现，以及它们在鲁棒学习和模型复杂性方面的性能并提供了可视化的方法进行训练、评估和可视化不同的 GSL 方法。

    Oct, 2023

  • 图结构学习的调查：进展与机遇

    本文综述了最近在图结构学习（GSL）方法中的 进展，着重于建模图结构的方法，应用和未来方向。GSL 旨在联合学习优化的图结构和对应的图表示。

    Mar, 2021

  • 无监督深度图结构学习

    本论文提出了一种实用的无监督图结构学习（GSL）范式，使用自我监督对比学习辅助产生 “锚图” 目标，采用新型自举机制升级锚图并设计多种图学习器和后处理方案，取得了显著有效性和优化图的高质量。

    Jan, 2022

  • GraphGLOW: 图神经网络通用且普适的结构学习

    本文介绍一种新的问题设置，探索学习通用图结构学习模型以在开放环境下推广，从而进一步优化可适应特定图数据集的图结构，通过多个特定的 GNN 模型应对多样化数据集。

    Jun, 2023

  • UniGNN：一种用于图和超图神经网络的统一框架

    本文提出了 UniGNN 框架，使得现有的图神经网络能够直接应用于超图，并证明了该框架比传统算法更有效地处理超图数据。

    May, 2021

  • SE-GSL: 通过结构熵优化实现通用且有效的图结构学习框架

    本文提出了一个名为 SE-GSL 的通用图结构学习框架，通过结构熵和在编码树中抽象的图层次来优化图结构的质量和可解释性，它对于各种图神经网络模型具有增强鲁棒性的作用。

    Mar, 2023

  • 自监督图结构细化用于图神经网络

    本文提出了一种图结构学习方法 —— 图结构精炼方法 (GSR)，采用预训练 - 微调管道，通过多视角对比学习和概率估计相结合的方式，提高了图神经网络 (GNN) 的效能和扩展性。

    Nov, 2022

  • 图神经网络基准测试

    本文介绍了 Graph Neural Networks (GNNs) 领域关于基准测试框架的应用，通过该框架，可对模型进行比较，并且探索新的 GNN 设计和洞见，其中，图形位置编码 (PE) 是该基准测试框架中引入的重要设计之一。

    Mar, 2020

  • 搜索 UGLE 真相：无监督 GNN 学习环境的调查

    本文介绍了使用 GNN 进行社区检测的问题，并提出了一个用于公平、严谨评估 GNN 的社区检测的基准环境的框架。该文章强调了实验设置对性能的强烈依赖性，并提供了使用框架促进一致性研究的明确动机。

    May, 2023