Feb, 2024

用图神经网络进行超图节点分类

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TL;DR在节点分类的背景下，本文理论上证明了在超图上，大多数 HyperGNN 可以使用带有超图的加权团展开的 GNN 进行近似。通过加权团展开的 GNN，我们提出了一种简单高效的框架 WCE-GNN，用于超图节点分类，并在九个真实超图节点分类基准上的实验证明了 WCE-GNN 相比于最先进的 HyperGNN 具有更高的分类准确性，以及更好的内存和运行时效率。
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发现论文，激发创造
  • 嵌套图神经网络

    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

  • 分级消息传递图神经网络

    提出了一种新的 Hierarchical Message-passing Graph Neural Networks 框架，通过生成 hierarchical structure，并采用 inra- 和 inter-level propagation manners 以及 hierarchical community detection algorithm，实现了对长程信息的高效访问，从而在节点分类、社区检测等任务中优于现有基于 GNN 的模型。

    Sep, 2020

  • 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

  • 图神经网络的能力有多强？

    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

  • 从超图能量函数到超图神经网络

    本文提出基于超图正则化能量函数的多个超图神经网络，论述了如何将最小化这些能量的结点嵌入技术，与参数化分类器结合进行端到端训练的过程，并通过实验证明了其优秀性能。

    Jun, 2023

  • HNHN: 具有超边神经元的超图网络

    该论文提出了一种基于超图卷积网络的新型框架 HNHN 来进行超图表示学习，其中包括非线性激活函数和灵活的归一化方案，实验结果表明与现有方法相比，在真实世界数据集上表现更好，具有更高的分类精度和速度。

    Jun, 2020

  • UniGNN：一种用于图和超图神经网络的统一框架

    本文提出了 UniGNN 框架，使得现有的图神经网络能够直接应用于超图，并证明了该框架比传统算法更有效地处理超图数据。

    May, 2021

  • 超图神经网络

    本研究提出了一种超图神经网络 (HGNN) 框架，可以通过超图结构编码高阶数据相关性，并使用超边卷积操作处理数据相关性，以有效地进行数据表示学习。实验结果表明，HGNN 方法优于最新的最先进的方法，并且可以处理现实世界中的复杂数据和多模数据。

    Sep, 2018

  • 超图节点边缘依赖标签的分类

    本文提出了一个新问题，分类了边依赖节点标签。为了解决这个问题，我们提出了一种新的超图神经网络 WHATsNet，它可以根据超边的不同，反映参与节点的不同重要性，并在多个任务中显示其优越性。

    Jun, 2023

  • 知识增强的图神经网络

    提出 KeGNN，一种神经符号框架，结合了神经和符号方法，用于图数据的学习，旨在通过添加系统先前知识来提高精度，并通过多个基准数据集的节点分类进行评估。

    Mar, 2023