图传输学习中的半监督领域自适应
本文提出了一种基于图傅里叶变换的领域自适应方法，通过学习源图上标签函数的频谱，并将频谱信息转移到目标图上，重建目标图上未知的标签函数，实现分类问题中的半监督学习与域自适应，实验结果表明该方法在图像，在线产品评论和社交网络数据集上的分类效果优于现有方法。
Mar, 2018
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
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
通过对比图的局部和全局视图所学习的表示，SemiGCL生成信息丰富的节点表示，并通过对未标记目标节点的熵损失进行对抗优化，以减少领域差异，特别适用于图上的SDDA任务。
Sep, 2023
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
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
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
在无监督图领域自适应中，我们提出了第一个名为GDABench的全面基准测试，涵盖了16种算法、5个数据集和74个适应任务。通过广泛的实验，我们观察到当前UGDA模型的性能在不同数据集和适应场景中存在显著差异，尤其在源图和目标图面临显著分布偏移时，必须制定有效应对和减轻图结构转换的策略。我们还发现通过合适的邻居聚合机制，简单的GNN变体甚至可以超过最先进的UGDA基线方法。为了促进可重复性，我们开发了一个易于使用的PyGDA库，用于训练和评估现有的UGDA方法，在这个社区提供了一个标准化平台。
Jul, 2024
本研究解决了图节点分类中的域适应问题，尤其是在目标域标签稀缺情况下的分类混淆。提出的谱增强方法通过在谱域对不同域的类别特征空间进行对齐，促进了知识的有效转移。实验结果表明，该方法在多种数据集上显著提高了图神经网络的分类性能。
Aug, 2024