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论文解读（PPNP）《Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank》

论文信息 论文标题:Predict then Propagate: Graph Neural Networks meet Personalized PageRank论文作者:Johannes Gasteiger, Aleksandar Bojchevski, Stephan Günnemann论文来源:2019,ICLR论文地址:download论文代码:download 1-Abstract 本文主要将 PageRank 算法引入到 GNNs ,提出了  PPNP 模型 和APPNP 模型.…

论文解读 - Composition Based Multi Relational Graph Convolutional Networks

1 简介 随着图卷积神经网络在近年来的不断发展,其对于图结构数据的建模能力愈发强大.然而现阶段的工作大多针对简单无向图或者异质图的表示学习,对图中边存在方向和类型的特殊图----多关系图(Multi-relational Graph)的建模工作较少,且大多存在着两个问题: (1)整体网络模型的过参数化, (2)仅针对于结点的表示学习. 针对这两个问题,本论文提出了一种基于组合的图卷积神经网络来同时建模结点和边的表示,为了降低大量的边类型带来的参数量,作者采用了向量分解的方式,所有的边类型表示通过…

论文解读（LA-GNN）《Local Augmentation for Graph Neural Networks》

论文信息 论文标题:Local Augmentation for Graph Neural Networks论文作者:Songtao Liu, Hanze Dong, Lanqing Li, Tingyang Xu, Yu Rong, Peilin Zhao, Junzhou Huang, Dinghao Wu论文来源:2021, arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 现有的方法侧重于从全局的角度来增强图形数据,主要分为两种类型: str…

论文解读（KP-GNN）《How Powerful are K-hop Message Passing Graph Neural Networks》

论文信息 论文标题:How Powerful are K-hop Message Passing Graph Neural Networks论文作者:Jiarui Feng, Yixin Chen, Fuhai Li, Anindya Sarkar, Muhan Zhang论文来源:2022,arXiv论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 本文工作: 1)正式区分了 K-hop 邻居的两个不同的内核,它们在以前的工作中经常被滥用.一种是基于图扩散(…

论文解读（soft-mask GNN）《Soft-mask: Adaptive Substructure Extractions for Graph Neural Networks》

论文信息 论文标题:Soft-mask: Adaptive Substructure Extractions for Graph Neural Networks论文作者:Mingqi Yang, Yanming Shen, Heng Qi, Baocai Yin论文来源:2021, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 Abstract GNN 应该能够有效地提取与任务相关的结构,并且对无关的部分保持不变. 本文提出的解决方法:从原始图的子图序列中学习图的表示,以更好…

论文解读（SelfGNN）《Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling》

论文信息 论文标题:Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling论文作者:Zekarias T. Kefato, Sarunas Girdzijauskas论文来源:2021, WWW论文地址:download 论文代码:download 1 介绍 本文核心贡献: 使用孪生网络隐式实现对比学习: 本文提出四种特征增强方式(FA): 2 相关工作 Graph Neural Networks GCN…

论文解读（DAGNN）《Towards Deeper Graph Neural Networks》

论文信息 论文标题:Towards Deeper Graph Neural Networks论文作者:Meng Liu, Hongyang Gao, Shuiwang Ji论文来源:2020, KDD论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 问题引入: 图卷积是领域聚合的代表,这些邻域聚合方法中的一层只考虑近邻,当进一步深入以实现更大的接受域时,性能会下降,这种性能恶化归因于过平滑问题( over-smoothing),即当感受域增大时,在传播和更新过…

论文解读(GraphSMOTE)《GraphSMOTE: Imbalanced Node Classification on Graphs with Graph Neural Networks》

论文信息 论文标题:GraphSMOTE: Imbalanced Node Classification on Graphs with Graph Neural Networks论文作者:Tianxiang Zhao, Xiang Zhang, Suhang Wang论文来源:2021, WSDM论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 节点分类受限与不同类的节点数量不平衡,本文提出过采样方法解决这个问题. 图中类不平衡的例子:   图中:每个蓝色节点…

论文解读（ChebyGIN）《Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks》

论文信息 论文标题:Understanding Attention and Generalization in Graph Neural Networks论文作者:Boris Knyazev, Graham W. Taylor, Mohamed R. Amer论文来源:2019,NeurIPS论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 本文关注将注意力 GNNs 推广到更大.更复杂或有噪声的图.作者发现在某些情况下,注意力机制的影响可以忽略不计,甚至有害…

论文解读（GIN）《How Powerful are Graph Neural Networks》

Paper Information Title:<How Powerful are Graph Neural Networks?>Authors:Keyulu Xu, Weihua Hu, J. Leskovec, S. JegelkaSources:2019, ICLRPaper:DownloadCode:DownloadOthers:2421 Citations, 45 References Abstract GNN 目前主流的做法是递归迭代聚合一阶邻域表征来更新节点表征,如 GCN 和…