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ICLR测试时间图分布偏移下的在线 GNN 评估
评估训练良好的 GNN 模型在现实世界的图上的性能是可靠的 GNN 在线部署和服务的关键一步。本论文研究了在线 GNN 评估这一新的研究问题，旨在为良好训练的 GNN 模型在测试时能否有效地推广到实际未标记图中提供有价值的见解。通过开发一种
PDF4 months ago
WWWGIF: 通过影响函数的通用图解除策略
本文研究了针对图上撤销作用的影响函数，提出了一种模型无关的快速而精确的节点 / 边 / 特征图上撤销方法 (Graph Influence Function, GIF)，基于传统影响函数的目标，添加了一个考虑结构依赖性的损失项，进一步推导了
PDFa year ago
结构失衡感知图增强学习
本研究提出选择性图增强方法（SAug）来解决现实中常见的结构不平衡问题，通过基于 Pagerank 的采样策略来识别中心节点和边缘节点，并提出了一种选择性增强策略来改善节点之间的结构不平衡，最终通过重新训练 GNN 模型实现在骨干 GNN
PDFa year ago
欧几里得图的完全神经网络
该论文提出了一种基于 2-WL 的几何图同构测试方法，证明其对三维欧几里得图具有完备性。然后利用最新的多重集嵌入结果来设计一个具备等效分离能力的有效几何 GNN 模型，并经验证实验表明 GNN 模型能在特别具有挑战性的综合实例上进行分离，证
PDFa year ago
KDDGrabQC: 基于图的查询语境化技术实现自动 ICD 编码
研究提出了一个基于图嵌入神经网络的方法自动构建与临床文本有关的查询，并在外部信息检索系统中获取 ICD 编码，通过实验表明该方法的有效性。
PDF2 years ago
卷积神经网络在图上的 Chebyshev 逼近，重温
本文的研究目的是通过 Chebyshev 多项式的逼近来研究光谱卷积网络的设计问题。我们发现 ChebNetII 能够学习任意的图卷积并在全监督和半监督的节点分类任务中显示出优异的表现。
PDF2 years ago
WWWGBK-GNN：用门控双核图神经网络建模同质性和异质性
本文提出了一种基于 Bi-kernel 特征转换和选择门的 GNN 模型，其中使用两个核对同一阶段的节点进行建模，以更好地捕捉同质性和异质性信息。在各种数据集上的实验结果表明，该模型在同质性和异质性特性方面均显著优于现有 GNN 方法。
PDF3 years ago
ICML图神经网络的本地增强
本研究提出一种数据增强策略 —— 局部增强，即通过采样与中心节点特征相关联的其它节点特征的条件分布来增强 GNN 模型的表达能力，使用局部增强方法可以在各种 GNN 体系结构和数据集上获得稳定的性能提升，例如在 Cora，Citeseer
PDF3 years ago
MM图神经网络模型提取攻击：分类和实现
该论文研究了机器学习模型面临的模型训练攻击问题，在实验中成功地运用了攻击方法将 GNN 模型复制出来，可对图形结构和节点特征进行提取攻击
PDF4 years ago