Jan, 2024

一个通用的基准框架是需要动态图神经网络的

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TL;DR本研究论文强调了动态图学习的重要性以及其在各个领域中的应用，并强调了建立一个统一的基准框架的需求，该框架能够捕捉时间动态、不断变化的图结构和下游任务需求。建立统一的基准框架将有助于研究人员了解现有模型的优点和局限性，促进创新，推动动态图学习的进展。此外，本文认为当前动态图学习研究的一个限制是缺乏一个统一的基准框架。这样的框架将有助于准确评估模型，推动动态图学习技术的进展，为实际应用的更有效模型的开发提供可能性。
发现论文，激发创造
  • 动态图神经网络综述：模型、框架、基准、实验与挑战

    本文通过对 81 个动态 GNN 模型、12 个动态 GNN 训练框架和常用基准进行了全面的比较分析和实验评估，在对六个标准图数据集上测试了九个代表性的动态 GNN 模型和三个框架。评估指标包括收敛精度、训练效率和 GPU 内存使用情况，从而实现了对各种模型和框架性能的全面比较。通过分析和评估结果，我们确定了关键挑战，并提出了未来研究的原则，以增强动态 GNN 领域模型和框架的设计。

    May, 2024

  • 动态异构学术图的公共基准测试

    本研究针对机器学习模型在动态图中的学习和推理遇到的挑战，针对传统静态同构图数据集的局限性，提出了一种利用多元素科学出版涵盖的动态异构学术图数据集，测试模型预测任务的效能，并提出了一种系统方法来改善现有的图预测模型评估程序。

    Apr, 2022

  • 动态图的深度学习：模型与基准

    本文通过对时空信息学习的先进优势进行调查和性能比较，为动态图形表示学习领域建立坚实的基础，以促进该领域的研究

    Jul, 2023

  • 图神经网络基准测试

    本文介绍了 Graph Neural Networks (GNNs) 领域关于基准测试框架的应用，通过该框架，可对模型进行比较，并且探索新的 GNN 设计和洞见，其中，图形位置编码 (PE) 是该基准测试框架中引入的重要设计之一。

    Mar, 2020

  • 动态图神经网络调查

    图神经网络已成为从图结构数据中有效挖掘和学习的强大工具，但大多数研究侧重于静态图，忽视了真实世界网络的动态特性，该论文提供了对基本概念、关键技术和最新动态图神经网络模型的全面综述。

    Apr, 2024

  • 神经网络下的动态图表征学习：综述

    本文回顾了动态图学习的问题和模型，分析和讨论了各种动态图的监督学习设置，并确定了现有模型的相似之处和不同之处，最后为 DGNN 设计者在面对动态图学习问题时提供了一般指导原则。

    Apr, 2023

  • UGSL：用于图结构学习基准测试的统一框架

    我们提出了一种名为统一图结构学习（UGSL）的框架，用于图结构学习的基准策略，该框架将现有模型重构为一个单一模型，并对框架中不同组件的有效性进行了广泛分析，结果详细说明了该领域中的不同方法及其优缺点。

    Aug, 2023

  • 用于基准图学习的合成图形生成

    本文介绍了如何利用合成图形进行基准测试，以深入研究不同类型的图学习算法科学性能，研究结果显示我们的框架为无监督和有监督图神经网络模型提供了洞见。

    Apr, 2022

  • 流式图神经网络

    本文提出一种新的动态图神经网络模型 DGNN，能够利用图的动态信息，通过捕捉边之间的顺序信息、边之间的时间间隔和信息传播一致性，不断更新节点信息，以适应不断发展变化的图，实验结果证明了该框架的有效性。

    Oct, 2018

  • 使用动态图神经网络的动态网络基础和建模：一项综述

    本文介绍动态网络及其相关术语、规范和动态图神经网络模型的综述，旨在解决跨学科研究和术语不一致等挑战。

    May, 2020