现实世界图聚类的可证明过滤器

Mar, 2024

Provable Filter for Real-world Graph Clustering

Xuanting Xie, Erlin Pan, Zhao Kang, Wenyu Chen, Bingheng Li

TL;DR对于图聚类问题，现有的图神经网络方法很难取得进展，同时大多数聚类方法只关注同质图而忽视异质图，限制了它们在实践中的适用性。本文提供了一种具有理论支持的新颖解决方案，通过邻居信息对同质性和异质性边进行识别，并构建高同质性和高异质性的图，用于构建低通滤波器和高通滤波器以捕获综合信息，并通过压缩 - 激励块增强重要特征，实验证明本方法在同质图和异质图上优于现有聚类方法。

Abstract

graph clustering, an important unsupervised problem, has been shown to be more resistant to advances in Graph Neural Networks (GNNs). In addition, almost all clustering methods focus on homophilic graphs and igno

graph clustering homophily heterophily neighbor information clustering methods

发现论文，激发创造

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

同质性相关：面向多视角图聚类的自适应混合图滤波器

提出了一种自适应混合图滤波方法（AHGFC）用于多视图图聚类，通过设计图联合处理和聚合矩阵，以使图中的低频和高频信号更可区分，进而基于图联合聚合矩阵学习节点嵌入，实验证明该方法在同质和异质图上表现出色。

Jan, 2024

异质性下的鲁棒图结构学习

我们提出一种新颖的鲁棒图结构学习方法，从异质数据中构建高质量的图，进而应用于下游任务。我们首先使用高通滤波器对每个节点进行编码，使其与邻居节点更具有区分度，然后学习一个具有自适应范数的鲁棒图，进一步利用新颖的正则化方法来改进图的结构。对异质图的聚类和半监督分类实验证明了我们方法的有效性。

Mar, 2024

PC-Conv：融合同质性与异质性的双重过滤

提出了一种两重过滤机制来提取异态图里的同质性和同态图里的不同质性，其中使用了扩展图热方程来进行异态聚合，并介绍了一个强大的 PCNet 图卷积方法，通过该方法在节点分类任务上展现出了有竞争力的性能。

Dec, 2023

图上自适应特征传播：超越低通滤波器

提出了一种使用多个可学习谱滤波器的节点注意力机制的柔性图神经网络（GNN）模型，将聚合方案适应性地学习到每个图的谱域，从而更好地应对任意类型的图并在节点分类任务中取得了优越成果。

Mar, 2021

保持邻居相似性的全局鲁棒图神经网络

在这篇论文中，我们探索了异质图中图神经网络的脆弱性，并在理论上证明了负分类损失的更新与基于聚合邻居特征的成对相似性呈负相关。为了解决这个问题，我们提出了一种名为 NSPGNN 的新型鲁棒模型，它在监督邻居相似性引导传播的过程中采用了双 k 最近邻图管道。通过广泛的实验证明，与现有方法相比，NSPGNN 在同质图和异质图上都具有普遍的鲁棒性。

Jan, 2024

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

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

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

异质分布传播的图神经网络

本研究提出了异质分布传播（HDP）用于图神经网络，通过在训练期间基于伪指派将邻居自适应分为同质和异质部分，通过可信原型对比学习范式的正交性约束学习异质邻居分布，并通过一种新颖的语义感知信息传递机制传播同质和异质模式，实验证明该方法在异质数据集上优于代表性基线方法。

May, 2024