本研究提出了一种基于高斯的卷积滤波器的框架 (GIC)，旨在解决非规则图的局部卷积滤波问题，之后在几个公共图分类数据集上验证了该方法的有效性和卓越的性能.

Nov, 2018

本研究提出了一种基于图的文本建模方法和双向神经网络模型，用于跨模态信息检索，结合卷积神经网络和 Graph Convolutional Network，通过相似度度量，并采用成对相似度损失函数训练模型，在准确率提升了 17％的前提下，成为了最先进的方法。

Feb, 2018

我们提出了一种名为 Integrative Graph Convolutional Networks (IGCN) 的新型综合神经网络方法，用于多模数据网络，通过为节点嵌入分配注意系数来将多个节点嵌入融合成加权形式，并且实验证明 IGCN 在多个数据领域的基准数据集上优于或与现有的最先进方法相媲美。

Jan, 2024

本文研究了基于图卷积网络的多模态机器学习模型，通过引入多模态互动机制，去增强多模态协调表示的学习能力，从而在预测准确性、训练效率、可解释性和模型鲁棒性等方面，优于现有的基准模型。

May, 2019

本文提出了一种图拉普拉斯图卷积网络 (gLGCN) 方法，该方法通过编码图结构和节点特征同时保持局部不变性约束，用于图数据表示和半监督分类，并在实验中证明了其有效性。

Sep, 2018

本文介绍了一种采用图卷积网络的高效接近搜索再排序方法，通过更新特征值来完善视觉检索任务的初步结果，并以状态 - of-the-art 表现获得了在 3 个不同任务的七个基准数据集上的结果。

Jun, 2023

提出一种名为图修正卷积网络（GRCN）的框架，通过引入基于 GCN 的图修正模块来预测缺失边并在下游任务中进行边缘权重修正，以避免过度参数化或简单的重新加权观察到的边缘的问题，并且在六个基准数据集上的实验结果表明，与强基准方法相比，GRCN 始终表现出较大的优势，尤其是原始图严重不完整或用于模型训练的标记实例高度稀疏的情况。

Nov, 2019

该研究提出了一种名为图解卷积网络（GDN）的解决方案，旨在通过组合频谱域中的逆滤波器和小波域中的去噪层，实现对由图解卷积网络（GCN）平滑的图形数据的重建操作，同时解决信号中的噪声干扰问题，它在图特征补全和图结构生成等多项任务中展示出了有效性。

Oct, 2021

本综述论文介绍了基于图卷积网络（GCN）的医学图像分析的最新研究进展，包括放射学和组织病理学数据，讨论了 GCN 在疾病诊断和患者康复中的应用，以及其在模型解释、大规模基准测试等方面的技术挑战和发展趋势。

Feb, 2022

本篇论文提出了一种新型的图卷积神经网络 Deformable GCNs，它可以在多个潜在空间适应性地执行卷积操作，并捕获节点之间的短 / 长距离依赖关系，从而处理异构性，并在六个异质性图数据集中实现节点分类任务的最佳性能。

Dec, 2021