Dec, 2023

基于因果视角的可信图神经网络调研

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TL;DR在这篇综述中，我们针对当前图神经网络（Graph Neural Networks，GNNs）的信任度问题，介绍了最近关于启发于因果关系的 GNNs 的研究，并提出了基于因果学习能力的 Causality-Inspired GNNs（CIGNNs）的分类和典型方法，以及它们如何缓解信任度风险。我们还总结了有用的资源，并探讨了在这个新兴领域中的几个未来方向，希望能够为新的研究机会提供启示。
发现论文，激发创造
  • 值得信赖的图神经网络：方面、方法和趋势

    本文提出了一个全面的路线图，从各种涉及的计算技术的角度建立可信任的图神经网络；介绍了可信任的图神经网络的六个方面的基本概念和全面总结了现有的研究，包括鲁棒性、可解释性、隐私、公平性、问责性和环境福祉，并强调了这些方面之间错综复杂的关系；最后，我们对促进可信赖的图神经网络的研究和产业化的趋势进行了全面的概述。

    May, 2022

  • 关于可信图神经网络的综合调查：隐私、鲁棒性、公正性和可解释性

    本文对图神经网络在隐私、鲁棒性、公平性和可解释性等计算方面进行了全面的调查，为不同方面的值得信任的 GNN 模型提供了发展框架和方法论。

    Apr, 2022

  • 图神经网络中因果关系学习的重新思考

    通过构建人工合成数据集和进行实验验证，本论文从因果学习的角度综合分析了各种图神经网络模型，在此基础上提出一种轻量且高度适应性的图神经网络模块，以增强其因果学习能力。

    Dec, 2023

  • 探索因果学习通过图神经网络：深度综述

    图神经网络 (GNNs) 在因果学习中的应用和发展进行了全面的综述，包括分类和应用等方面，提供了与实际研究相关的数据集，同时探讨了因果学习在不同领域的应用，为机器学习这一快速发展领域的挑战和未来的研究方向提供了启示。

    Nov, 2023

  • 朝向因果分类的图神经网络的全面研究

    研究发现了图神经网络在因果分析方面的潜力，通过评估不同数据环境中九个基准图分类模型的效率和灵活性，突显了预测能力以及需求进一步提升的领域。

    Jan, 2024

  • 图神经网络中的不确定性研究

    通过综述现有的图卷积神经网络预测不确定性理论与方法，以及相关任务，我们主要关注不确定性的集成，这旨在增强模型性能与预测可靠性，从而桥接理论与实践，并连接不同的图卷积神经网络社区，同时为这个领域提供了有价值的研究方向。

    Mar, 2024

  • 图神经网络可解释性调查

    本文综述了现有的图神经网络可解释性技术，提出了分类方法并分别讨论了各类的优缺点、应用场景及评估指标，以协助研究人员和从业者了解现有的可解释性方法，识别不足并促进可解释性机器学习的进一步发展。

    Jun, 2023

  • 公平感知的图神经网络：一份调查

    通过对图神经网络的公平性技术进行分类和研究，本文介绍了改善图神经网络公平性的先前工作，包括预处理步骤、训练过程和后处理阶段，同时提出了公平性评价指标的直观分类，并对用于基准测试的图数据集进行了总结，还针对未解决的关键问题和挑战进行了讨论。

    Jul, 2023

  • 图神经网络的忠实和一致解释

    从因果关系的角度理论分析图神经网络的预测，并提出了一种简单而有效的对齐嵌入算法来消除潜在的分布偏移对解释的影响，以优化更忠实的解释目标。

    May, 2022

  • 图神经网络：方法和应用综述

    本文介绍了图神经网络（GNNs）的设计管道，详细讨论了其各个组成部分的变体，对其应用进行了系统分类，并提出了四个开放性问题供未来研究。

    Dec, 2018