Sep, 2023

一个模型无关的图神经网络用于整合局部和全局信息

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TL;DR我们提出了一个新的模型无关的图神经网络（MaGNet）框架，能够顺序地集成不同顺序的信息，从高阶邻居中提取知识，并通过识别有影响力的紧凑图结构来提供有意义、可解释的结果。理论上，我们通过经验 Rademacher 复杂性建立了 MaGNet 的泛化误差界，并展示了它在表示逐层邻域混合方面的能力。使用模拟数据进行了全面的数值研究，证明了 MaGNet 相对于几种最先进的替代方法的卓越性能。此外，我们将 MaGNet 应用于一个从脑活动数据中提取关键信息的实际案例研究，从而突显了它在推动科学研究方面的有效性。
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发现论文，激发创造
  • NDGGNET：基于结点无关门的图神经网络

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    May, 2022

  • 鲁棒大规模网络定位的注意力图神经网络

    提出了一种基于图神经网络的网络定位方法，通过结合关注机制，在严重的非直线视线传播情况下实现了卓越的稳定性和准确性，消除了离线校准或非直线视线识别的需求。

    Nov, 2023

  • 可理解和有效的图神经加性网络

    该研究论文介绍了一种可解释性图神经网络模型，名为 Graph Neural Additive Network（GNAN），通过直接可视化模型，可以在特征和图层次上提供全局和局部解释，展现模型在目标变量、特征和图之间的关系，实验证明 GNAN 与黑盒图神经网络在准确性上相当，因此适用于需要透明度的关键应用。

    Jun, 2024

  • MAGNN: 面向异质图嵌入的元路径聚合图神经网络

    提出了一种新的叫做元路径聚合图神经网络（MAGNN）的模型来解决异构图嵌入中节点内容特征、中间节点和元路径的问题，并在三个真实异构图数据集上进行了实验，证明了 MAGNN 比现有基线模型具有更准确的预测结果。

    Feb, 2020

  • 图代理网络：为节点赋予去中心化的通信能力，提高对抗韧性

    本文提出了 Graph Agent Network，一个图结构的代理网络，用于解决节点分类的抵抗者攻击。GAgN 通过节点之间的去中心化交互，可以学习推断节点的全局感知来执行任务，从而防止恶意消息在整个系统中传播，在扰动的数据集上实现了最佳的分类准确性。

    Jun, 2023

  • 分级消息传递图神经网络

    提出了一种新的 Hierarchical Message-passing Graph Neural Networks 框架，通过生成 hierarchical structure，并采用 inra- 和 inter-level propagation manners 以及 hierarchical community detection algorithm，实现了对长程信息的高效访问，从而在节点分类、社区检测等任务中优于现有基于 GNN 的模型。

    Sep, 2020

  • 灵活表示多模块图神经网络以实现更好的泛化

    本文研究了图神经网络的可扩展性和推广性，并提出了灵活的 GNNs 框架，通过多种节点更新函数和内部循环优化，使网络能够灵活适应新图并在多项推理任务中提高泛化能力。

    Sep, 2022

  • 图神经网络的能力有多强？

    本文提出了一种理论框架来分析图神经网络的表达能力和限制，并阐述了如何有效地捕捉不同的图结构。通过提出的一个简单的架构，实验验证了理论的发现，并取得了最先进的性能。

    Oct, 2018

  • 元权重图神经网络：将极限推向超越全局同质化

    本文介绍了一个名为 Meta Weight Graph Neural Network 的模型，该模型可以自适应地构建不同节点的图卷积层来提高图神经网络的表达能力，其通过使用元权重模型来生成自适应图卷积来提高节点表示，并在真实和合成基准测试中进行了广泛的实验证明了其在处理具有不同分布的图数据方面具有出色的表现。

    Mar, 2022

  • 语言和图神经网络模型的高效有效训练

    本文提出了一种有效的框架，称为语言模型图神经网络 (LM-GNN)，通过分阶段的 BERT 模型微调来结合异构图结构与文本，以便在多项监督学习任务中实现节点和边分类以及链接预测，并在不同的数据集上评估了这个框架且在一个亚马逊搜索 - 购买 - 产品的应用中提供了有竞争力的结果。

    Jun, 2022