Dec, 2023

打破半监督节点分类中同质性和异质性的纠缠

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TL;DR最近，图神经网络（GNNs）通过利用图数据库中的知识，在半监督节点分类中展示了显著的性能。然而，大多数现有的 GNN 都遵循同质性假设，即连接的节点更有可能展示相似的特征分布和相同的标签，而这种假设在越来越多的实际应用中被证明是脆弱的。作为补充，异质性反映了连接节点之间的不相似性，在图学习中引起了重要关注。为此，数据工程师旨在开发一个能够确保在同质性和异质性下性能的强大 GNN 模型。尽管已经做出了许多尝试，但大多数现有的 GNN 由于无向图的限制而难以实现最佳节点表示。忽视有向边导致次优的图表示，从而限制了 GNN 的能力。为解决这一问题，我们引入了 AMUD，它从统计的角度量化节点配置和拓扑之间的关系，为自适应地将自然有向图建模为无向图或有向图以最大化后续图学习中的效益提供了宝贵的见解。此外，我们提出了 ADPA 作为 AMUD 的新的有向图学习范式。实证研究表明 AMUD 指导了高效的图学习。与此同时，在 14 个基准数据集上的大量实验证实了 ADPA 的出色性能，优于基准线 3.96%。
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发现论文，激发创造
  • 重新审视异质性对图神经网络的影响

    本文通过重新评估广泛使用的同质性度量，并从后集成节点相似性的角度研究了异质性。提出了一种新的度量方法，并证明了 local diversification operation 可以有效解决一些有害的异质性情况，然后提出了 Adaptive Channel Mixing（ACM）框架来自适应地利用聚合，多样性和标识通道，从而从多样化的节点异质性情况中提取更丰富的局部信息。经过 10 项基准节点分类任务的评估，ACM-augmented 基线始终实现了显着的性能提升，超过大多数任务上的最新 GNN，而不会带来显着的计算负担。

    Oct, 2022

  • 异质性是否对图神经网络进行节点分类造成实质性威胁？

    本文提出了 Adaptive Channel Mixing 框架，利用聚合，多样化和恒等通道来以自适应的方式解决 Graph Neural Networks 中的有害异质性问题，并在 10 个真实世界节点分类任务中获得了显着的性能提升。

    Sep, 2021

  • 异质友善信息增强图神经网络

    在异质性的情况下，图神经网络（GNNs）往往表现出次优的性能。本文提出并证明了异质性中宝贵的语义信息可以通过研究每个节点在图中的邻居分布来有效地利用于图学习，进而构建了一种新的图结构 HiGNN，该结构通过利用节点分布来增强具有相似语义特征的节点之间的连接性。通过在节点分类任务上的实证评估和与其他方法比较，我们验证了 HiGNN 在改进图表示方面的有效性，并证明通过整合异质性信息可以显著提升现有基于 GNN 的方法，以及在真实世界数据集中的同质性程度，从而证明了我们方法的功效。

    Mar, 2024

  • 图神经网络中超越同构性：现有限制与有效设计

    该研究通过节约和邻居嵌入、高阶邻居和中间表示的结合，设计出一种草图神经网络（H2GCN），并通过实验表明其在半监督节点分类任务下，具有比传统模型更高的预测准确率，尤其对于异质性网络（即一对连接的节点可能具有不同的类别标签和不同的特征）表现更出色。

    Jun, 2020

  • 异质图上的图神经网络综述

    本文首次全面回顾了异态图神经网络，提出了系统的分类法，分析了主要异态图神经网络模型，总结了主流异态图基准，并指出了未来研究和应用方向。

    Feb, 2022

  • 边缘定向性改善异质性图上的学习

    本文提出了 Directed Graph Neural Network (Dir-GNN) 模型，用于在定向图上进行深度学习，将 incoming 和 outgoing edges 进行独立聚合，以利用方向性信息来增强图的同质性。比较了多种模型并在异质性数据集上进行了广泛实验，结果证明 Dir-GNN 可以在异质性图上取得最好的表现。

    May, 2023

  • 超越同质性：重构图形结构进行对图形不可知聚类

    本文提出了一种新的图聚类方法，包括三个关键组成部分：图重构、混合滤波器和双图聚类网络。实验结果表明，在 11 个基准图上，该方法在异质图上的表现优于其他方法。

    May, 2023

  • 同赋关系对于图神经网络的必要性？

    本研究发现传统的 GCN 比使用新架构的 GNN 在特定条件下在某些常用异质图上表现更好，证实了同质性不是良好 GNN 性能的必要条件。

    Jun, 2021

  • 超越同质假设的不平衡节点分类

    本研究提出了 GraphSANN 模型，用于实现在同构和异构图中的不平衡节点分类。该模型包含统一的特征混合器、自适应的子图提取器和多过滤器子图编码器三个部分，并在八个数据集上进行了广泛实验，结果表明该模型在同构和异构图的不平衡节点分类上具有优越性。

    Apr, 2023

  • 异质性如何影响图神经网络的鲁棒性？理论联系和实践含义

    研究图神经网络中的异质性标签与 GNN 对抗性攻击鲁棒性之间的关系，并且证实采用相应设计原则可以提高 GNN 的鲁棒性，实验证明采用这种设计可以比未接种疫苗的模型实现更好的鲁棒性，并且采用防御机制可以使其鲁棒性更强，性能提高达 18.33%。

    Jun, 2021