May, 2024

异质图神经网络中的消息传递再探

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TL;DR基于对异构图神经网络中的消息传递机制的研究，本文提出了统一异质消息传递（HTMP）机制以及一种名为 CMGNN 的新方法，通过显式利用和改进兼容性矩阵，实现了在真实世界的异质图中消息传递机制和 CMGNN 方法的卓越性能。
graph neural networksheterophilous gnnsmessage-passing mechanismcompatibility matrixcmgnn
发现论文，激发创造
  • 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

  • 基于消息传递的超图神经网络：同质性和架构设计的共同视角

    本论文旨在探讨超图学习方法和基准数据集的一些悬而未决的问题，其中提出了一种新的同质性概念，探索了高阶网络结构和动态的分析框架，并引入了 MultiSet 框架重新定义 Hypergraph Neural Networks。

    Oct, 2023

  • 具有异质性的图神经网络

    本研究提出了 CPGNN 框架，它使用可解释的兼容性矩阵来建模图中异相性（heterophily）或同相性（homophily）水平，并证明了该框架在更现实和具有挑战性的实验设置下比以前的作品要有效。

    Sep, 2020

  • 有序 GNN: 排序消息传递以应对异质性和过度平滑

    本文提出了一种基于树的层次结构和有序神经元的图神经网络方法，解决了图中多次信息传递导致的过度平滑和异质性问题。实验证明，该方法在同质性和异质性场景下均能取得最优表现，并能有效防止图模型存在的过度平滑问题。

    Feb, 2023

  • 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

  • 同构偏好导向的异质图重连

    本研究旨在提高异质图神经网络（HGNN）在非同质化环境下的泛化能力，通过提出一种基于元路径的刻画异质图同质性度量方法，并设计了基于同质性的异质图重连方法 HDHGR 来提高 HGNN 的性能。实验证明 HDHGR 的有效性，可以获得 10％以上的相对增益。

    Feb, 2023

  • 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

  • 同赋关系对于图神经网络的必要性？

    本研究发现传统的 GCN 比使用新架构的 GNN 在特定条件下在某些常用异质图上表现更好，证实了同质性不是良好 GNN 性能的必要条件。

    Jun, 2021

  • 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

  • 通过 GNN 的反向过程区分异质图的邻居表示

    通过逆向消息传递过程，改进了图神经网络中的过度平滑问题，并提高了在异质图中节点分类的预测性能。

    Mar, 2024