Nov, 2023

CSGNN：通过动态类别选择征服嘈杂节点标签

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TL;DR该研究论文提出了一种名为 CSGNN 的图神经网络方法，通过使用邻居聚合的潜在空间自适应选择可靠的节点，并解决了过拟合、标签噪声、类别选择和干净节点的学习问题。实验证明，CSGNN 在效果和鲁棒性上优于现有方法。
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发现论文，激发创造
  • 标签噪声下的图学习

    本文提出了一种名为 Consistent Graph Neural Network（CGNN）的新方法，它在图的标签噪声下仍然能够对节点进行分类，并通过基于同质性假设的样本选择技术来检测和纠正噪声标签。实验证明，与现有技术相比，CGNN 在三个基准数据集上具有更好的表现。

    Jun, 2023

  • NRGNN: 在稀疏和嘈杂标记图上训练标签噪声抵抗力图神经网络

    本文提出了一种抵抗标签噪声的新型图神经网络，通过链接具有高特征相似性的未标记节点和已标记节点以及精确的伪标签来提高半监督节点分类的准确性，并在真实数据集上进行了广泛的实验研究。

    Jun, 2021

  • CAGNN: 面向无监督图表征学习的聚类感知图神经网络

    介绍一种新的无监督图嵌入学习方法，使用自监督技术，通过将节点嵌入进行聚类并预测节点分配情况更新模型参数，加强类内联系和减少类间联系从而更好地保留了嵌入空间中的类簇结构，并在两个基准任务中使用真实世界数据集展开比较实验，证明了该模型在准确性方面比现有基线方法优越，特别地，在节点聚类方面的准确率提升了超过 7%

    Sep, 2020

  • 基于标签一致性的图神经网络用于半监督节点分类

    本文提出了基于标签一致性的图神经网络（LC-GNN），扩大了 GNN 中的节点感受野，利用未连接但标签相同的节点对。在基准数据集上的实验证明，LC-GNN 在图形半监督节点分类方面优于传统的 GNN，在只有少数标记节点的稀疏场景中也表现出优越性。

    Jul, 2020

  • 一种集体学习框架以提高 GNN 表达能力

    本文提出了一种基于集体学习和自监督学习的蒙特卡洛采样框架，用于将当前的 GNN 模型进行增强以实现节点分类，实验结果表明，该方法在五个真实世界的网络数据集上都取得显著的性能提升。

    Mar, 2020

  • 学习具有正节点和未标记节点的图神经网络

    本文提出了一种基于长短距离注意力模型的图神经网络框架，用于解决标注有限以及捕捉图中长距离关系的问题，并应用于 PU 学习与节点分类任务中，实验结果证明了算法的有效性。

    Mar, 2021

  • 基于课程学习的图神经网络用于不平衡节点分类

    本文提出了一种基于课程学习的图神经网络框架（GNN-CL），包含两个模块：基于图的过采样和同时调整特征空间中少数类节点间距离的图分类损失和度量学习损失，通过动态调整这两个模块的权重实现更好的泛化和判别能力。该框架在多个广泛使用的图数据集上进行评估，结果表明我们的模型始终优于现有最先进的方法。

    Feb, 2022

  • N-GCN：用于半监督节点分类的多尺度图卷积

    该研究提出了一种名为 N-GCN 的模型，将图卷积网络和随机游走中的信息融合，训练多个 GCNs 实例，并学习组合不同距离下的节点对的实例输出，实现优化分类目标。实验证明，该模型在节点分类任务上表现优异，具有良好的通用性和鲁棒性。

    Feb, 2018

  • 用于半监督节点分类的分层图卷积网络

    本研究提出了一种新的深层分层图卷积网络 (H-GCN)，通过聚合结构相似的节点形成超节点，然后再将粗化的图细化到原始图以恢复每个节点的表达，从而扩大每个节点的感受野，能够获取更多的全局信息，并在各种公共基准测试图数据集上表现出强大的实证性能。

    Feb, 2019

  • 学习图神经网络的自适应邻域

    建立了一种可端到端学习的可微图生成器，用于动态构建拓扑结构和节点选择，应用于图卷积网络的轨迹预测、点云分类和节点分类等任务，提高了准确性。

    Jul, 2023