本研究提出自动设计深层 GNN 的方法，其中添加了新型的跳跃连接以促进特征重用和缓解梯度消失问题，并允许进化算法在演化过程中增加 GNN 层数来生成更深的网络，在 Cora、Citeseer、Pubmed 和 PPI 数据集上实验表明，GNNs 的生成结果具有最先进的性能。

Nov, 2020

本研究对图神经网络进行深入探究，提出了解决深度学习中过度平滑问题的新方法，并通过实验证明了其在引文、合著和共同购买等领域的卓越表现。

Jul, 2020

本文提出了一种理论框架来分析图神经网络的表达能力和限制，并阐述了如何有效地捕捉不同的图结构。通过提出的一个简单的架构，实验验证了理论的发现，并取得了最先进的性能。

Oct, 2018

本文提出了一种基于树分解的图神经网络，可减轻不同层之间的特征平滑，并利用多跳依赖来聚合信息，实验结果表明其在 homophily 和 heterophily 网络的节点分类设置下有卓越的表现。

Aug, 2021

研究了图神经网络在泛化上的机制，建立了高概率边界和其对泛化差距和梯度的影响，得出结论和实验证据相符的新认识。

May, 2023

该论文提出了一种新的框架，使用基于节点度数的门控机制动态地调整图神经网络的层数，从而增强信息聚合的能力并减少过度平滑，通过实验验证该模型在多个数据集上表现良好。

May, 2022

这篇论文提出了 Nested Graph Neural Networks (NGNNs) 框架，通过将节点表示编码为子图而不是子树来表示整个图，从而比 1-WL 更强大地区分几乎所有 r 正则图，并且在基准数据集上表现出高度竞争性表现。

Oct, 2021

本文通过引入中间模型 PMLP，揭示了 GNN 的性能提升主要源于其本质上的泛化能力，而非原理层面上的增强表现力。同时，本文发现 PMLP 表现与 GNN 相当，但训练效率更高。该发现为解析 GNN 相关问题提供了新的视角。

Dec, 2022

该研究使用扩展图形传递信息来提出了一种名为 EGP 的图神经网络，以解决全图分类或回归任务中的挑战，同时避免病态行为和过度压缩等问题，为解决 GNN 中的过度压缩问题开辟了一条新途径。

Oct, 2022

本研究提出并验证了一种基于图神经网络的主动学习方法，应用于节点分类任务，其中通过节点特征传播和 K-Medoids 聚类完成样本的选取，并在四个基准数据集上实验进行验证，结果表明该方法优于其他基准方法。

Oct, 2019