Oct, 2023

HetGPT: 利用预训练异构图神经网络的提示调节能力

PDF
TL;DR提出了 HetGPT，一种通用的后训练提示框架，用于改善预训练的异构图神经网络（HGNNs）的预测性能，并通过多视图邻域聚合机制捕捉异构图中的复杂邻域结构。在三个基准数据集上进行的大量实验证明了 HetGPT 在半监督节点分类方面改进了最先进的 HGNNs 的性能。
graphspre-train, prompt paradigmhetgptheterogeneous graph neural networkssemi-supervised node classification
发现论文，激发创造
  • HGPROMPT: 少样本提示学习中的齐次和非齐次图之间的桥接

    本文提出了 HGPROMPT，一个新颖的预训练和提示框架，通过双模板设计来统一预训练和下游任务，以及同质和异质图，并通过对下游任务的双提示来帮助定位最相关的先验知识，以弥合由于特征变化和任务间的异质性差异导致的差距，并通过对三个公共数据集进行全面的实验评估和分析。

    Dec, 2023

  • SGL-PT: 具有图形提示调整的强大图形学习器

    本文提出了一种名为 SGL-PT 的新框架，其中采用 “预训练、提示和预测” 的学习策略，通过采用有生成和对比自监导的结构图（SGL）和基于口头指导的方式，将预训练和微调统一到了一起，从而在图分类任务方面取得了较好的成果。

    Feb, 2023

  • 多任务预训练和图上提示的 MultiGPrompt

    在本文中，我们提出了 MultiGPrompt，一种新颖的多任务预训练和提示框架，用于利用多个预设任务获取更全面的预训练知识，并通过预设和全局提示指导少样本情境下的后续任务。我们进行了六个公共数据集上的大量实验来评估和分析 MultiGPrompt。

    Nov, 2023

  • 一体化：用于图神经网络的多任务提示

    本文引入了提示方法来弥补预训练模型与各种图形任务之间的差距，并提出了一种新的用于图形模型的多任务提示方法。经过实验，结果表明我们的方法优越性。

    Jul, 2023

  • 图神经网络的提示调整

    本研究探索了 Graph Prompt 作为预训练 GNN 模型适应下游任务的有效替代方法，通过对下游图形的图形级转换进行任务特定的图形提示来实现，从而实现与微调相当甚至在某些情况下获得显著性能提升。

    Sep, 2022

  • GraphPrompt: 将图神经网络的预训练和下游任务统一

    本文提出了一个新的在图上进行预训练和提示的框架 GraphPrompt，可以将预训练和下游任务统一到一个通用的任务模板中，并使用可学习的提示来以一种特定于任务的方式帮助下游任务定位来自预训练模型的最相关知识。在五个公共数据集上展开了广泛的实验来评估和分析 GraphPrompt。

    Feb, 2023

  • 多视图图对比学习的提示调优

    我们提出了一种多视角图对比学习方法，并为其设计了提示调整方法，以缩小预训练和下游任务之间的差距。

    Oct, 2023

  • HiGPT: 异构图语言模型

    HiGPT 是一个通用的大规模图模型，通过异构图指导调优范式，能够从任意异构图中学习，无需对下游数据集进行任何微调过程，实现模型的适应性和泛化性能。

    Feb, 2024

  • 广义图提示：走向图上预训练和下游任务的统一

    GraphPrompt 是一种基于图的新型预训练和提示框架，通过统一预训练和下游任务，并使用可学习的提示来帮助下游任务以任务特定的方式定位来自预训练模型的最相关知识，进一步提升了预训练和提示方面的性能。

    Nov, 2023

  • 子图级通用提示调优

    图领域图神经网络的简单提示调优方法在各种预训练策略中表现出较高的适应性和通用性，介绍了基于子图级别的通用提示调优方法，相比于微调方法在全样本和少样本情景下取得显著性能提升。

    Feb, 2024