heterophilous graphs | BriefGPT

关键词heterophilous graphs

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迈向异质图学习的进展与未来
本文综述了关于从异质图中学习的现有研究成果，包括图的学习策略、模型架构和应用案例，并探讨了现有研究的主要挑战和未来研究的有希望方向。
PDF6 months ago
异质半监督学习的置换等变图框架
本文提出了 Haar-type graph framelets 及其相关的神经网络模型 PEGFAN，适用于在异质图上进行多尺度特征提取与深度学习任务，并通过实验验证其在大多数异质图数据集上表现良好。
PDFa year ago
GCNH: 异质图上的简单表示学习方法
我们提出了 GCNH，是一种简单但有效的 GNN 架构，适用于异构和同质图形，并使用一个学习的重要系数平衡中心节点和邻域的贡献，可以解决异构图上性能问题和过度平滑问题。
PDFa year ago
AAAI2-hop 邻居类相似度（2NCS）：预示图神经网络性能的图结构度量
通过介绍 2NCS 方法，本文挖掘了同质网络比率和 Cross-Class 邻域相似性 (CCNS) 等指标的局限性，并在一个合成和 8 个真实图数据集上进行实验，结果表明 2NCS 可以更准确和一致地评估基于 GCN 和 GAT 的体系结
PDF2 years ago
图卷积神经网络学习什么？
本文研究了 Graph Convolutional Neural Networks 在半监督节点分类中的表现。实验发现，节点的相似度和 GCN 的性能有正相关关系，并且 GCN 在同一类中节点邻居的一致性和唯一性对性能影响显著。
PDF2 years ago
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。
PDF3 years ago