Nov, 2023

具有解缠干预和不变性促进的超越分布的广义动态图神经网络

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TL;DR本文提出了基于解缠干预的动态图注意力网络的方法来处理动态图中的时空分布变化，并发现和利用稳定的具有预测能力的不变模式。实验证明我们的方法在分布变化下优于现有基线模型。
dynamic graph neural networksdisentangled intervention-based dynamic graph attention networksspatio-temporal distribution shiftsinvariant patternspredictive abilities
发现论文，激发创造
  • 动态图谱下的分布迁移光谱不变性学习

    该论文通过研究动态图谱的频谱域中的分布变化，提出了用于处理动态图中分布变化的频谱不变性学习方法，该方法通过捕捉和利用不变和变化的频谱模式，在节点分类和链接预测任务中展示了在分布变化下优越的性能。

    Mar, 2024

  • 高效有效的隐式动态图神经网络

    Implicit Dynamic Graph Neural Network (IDGNN) 是一种针对动态图的新型隐式神经网络模型，通过提出一个等价的双层优化问题和一种高效的单循环训练算法来克服计算上的困难，以在分类和回归任务中展现出优于现有模型的性能，并在性能保持的同时获得高达 1600 倍的加速。

    Jun, 2024

  • 环境感知的动态图学习用于非分布式泛化

    环境感知的动态图学习（EAGLE）框架通过建模复杂的耦合环境和利用时空不变模式，解决了动态图在分布转移下的超出分布预测的问题。

    Nov, 2023

  • Attention 机制在欺诈检测中的图动态建模

    本研究提出了动态异构图神经网络及其变体 DyHGN，使用商业交易数据来构建动态异构图，并使用模型解释技术来理解 DyHGN-* 模型的行为，其发现表明建模带异构输入的图动态行为需要依赖于数据结构、分布和计算成本的 “关注”。

    Apr, 2022

  • 基于动态因果解释的扩散 - 变分图神经网络用于时空预测

    本文提出一种基于动态扩散变分图神经网络 (DVGNN) 的动态图构建方法，并在时序数据集上对 DVGNN 进行实验，证明它可以更好地反映动态图的因果关系和不确定性，达到更好的预测效果。

    May, 2023

  • 动态图神经网络进行影响力检测

    本文研究了在影响者检测中，利用动态图神经网络进行预测任务的不同配置，考虑到网络动态性与时间特征属性的影响，证明使用深度多重注意力和编码时间属性可以显著改善性能，在捕获邻域表示方面比使用网络中心度度量更有益。

    Nov, 2022

  • 基于分布的双向生成对抗网络用于图表示学习

    本文提出了一种基于分布感知的双向生成对抗网络（DBGAN）来学习图表示，该网络通过原型学习隐式地桥接了图和特征空间，生成了所有节点的判别性和稳健性表示，并通过双向对抗学习框架平衡了对样本级和分布级一致性，在各种任务中实现了更有利的折衷方案。

    Dec, 2019

  • 冲突和魔鬼：解开信息图神经网络在欺诈检测中的应用

    本文提出了一个基于 Graph Neural Networks 的欺诈检测方法，通过解耦拓扑和属性视图，并采用注意力机制自适应融合两个视图的方法，以解决现实场景中欺诈者采用伪装行为的问题，并在真实世界欺诈检测数据集上实现了显著的结果优于现有基线。

    Oct, 2022

  • 促进独立性的图解开网络

    本文提出了一种利用 Hilbert-Schmidt 独立准则以及邻域路由机制实现图卷积网络中的解缠编表示学习方法，能够提高结点表示的独立性，实验结果验证了该算法在半监督图分类、图聚类和图可视化等网络应用中的有效性。

    Nov, 2019

  • 异构传感器网络中的动态图注意力异常检测

    本文提出了一种基于图的异常检测框架 DyGATAD，利用注意机制构建多变量时间序列的连续图表示，并推断时间序列之间的动态边。DyGATAD 结合了基于操作条件感知的重构和基于拓扑的异常评分，从而增强了对关系变化的检测能力，在传感器网络中展示了卓越的集体异常检测性能，尤其在最小严重度故障的早期检测方面表现出特殊优势。

    Jul, 2023