一文詳解GNN最新研究方向 | 論文合集免費領(lǐng)!

22年初，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）成為互聯(lián)網(wǎng)圈的流行語，一整年，關(guān)于GNN的研究熱情日益高漲，其已經(jīng)成為各大深度學(xué)習(xí)頂會的研究熱點。

GNN處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時的出色能力使其在網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析、推薦系統(tǒng)和自然語言處理等方面都取得了新的突破。

步入23年之際，此文為大家回顧22年在GNN領(lǐng)域最新的研究綜述以及研究趨勢，我特地選了5篇具有代表性的文章為大家敘述，希望對在該領(lǐng)域想發(fā)論文的同學(xué)帶來一些新思路！

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領(lǐng)取 文中5篇論文+42篇ICLR 2023圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)論文
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01

雙曲圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

題目：

這篇論文是基于雙曲空間的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它將圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立在雙曲空間，而不是我們常見的歐式空間中。這篇研究綜述主要是通過解釋何為雙曲空間？以及為什么要在雙曲空間中建立圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出發(fā)，進而研究在雙曲空間中的使用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些優(yōu)勢、應(yīng)用以及目前的困境和機遇。

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02

基于GNN的圖分類

研究論述

題目：

圖分類研究綜述

圖數(shù)據(jù)廣泛存在于現(xiàn)實世界中, 可以自然地表示復(fù)合對象及其元素之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)，但目前尚缺乏對于圖分類研究的完整綜述。本論文給出了圖分類問題的定義和該領(lǐng)域的挑戰(zhàn); 然后梳理分析了兩類圖分類方法—基于圖相似度計算的圖分類方法和基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖分類方法; 接著給出了圖分類方法的評價指標(biāo)、常用數(shù)據(jù)集和實驗結(jié)果對比; 最后介紹了圖分類常見的實際應(yīng)用場景, 展望了圖分類領(lǐng)域的未來研究方向并對全文進 行總結(jié)。

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03

聯(lián)邦圖機器學(xué)習(xí)

題目：

隨著社會越來越關(guān)注數(shù)據(jù)隱私，GNN面臨著適應(yīng)這種新常態(tài)的需要。這導(dǎo)致了近年來聯(lián)邦圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的迅速發(fā)展。本文對聯(lián)邦圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種新的3層分類法，以幫助對該領(lǐng)域感興趣的研究者理解圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聯(lián)邦學(xué)習(xí)是如何相得益彰的，最后文章還從6個方向展望了未來如何構(gòu)建更魯棒、動態(tài)、高效和可解釋的FedGNNs。

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04

等變圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

題目：

此論文引出等變圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的基本概念，并結(jié)合在藥物研發(fā)領(lǐng)域中發(fā)表的文獻，來分析討論等變圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的巨大應(yīng)用價值，作者分析現(xiàn)有方法并將其分為三組，以了解如何表示 GNN 中的消息傳遞和聚合。還總結(jié)了基準(zhǔn)以及相關(guān)數(shù)據(jù)集，以方便后期研究方法開發(fā)和實驗評估。還提供了對未來潛在方向的展望。

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05

具有異質(zhì)性的圖

的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

題目：

該論文首次對異質(zhì)圖的gnn作了一個全面的綜述。具體來說，作者提出了一個系統(tǒng)的分類法，該分類法本質(zhì)上支配著現(xiàn)有的親異GNN模型，并對其進行了一般性的總結(jié)和詳細的分析。并且該文總結(jié)了主流的異質(zhì)圖的基準(zhǔn)，以促進穩(wěn)健和公平的評價。最后，作者指出了潛在的方向，以推進和激勵未來對異質(zhì)圖的研究和應(yīng)用。

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