ICML 2022 | 论文复习整理：图神经网络的构建和学习

论文列表

• GNNExplainer: Interpreting Graph Neural Networks for Node Classification
• Scalable Training of Graph Neural Networks with Continuous Graph Sparsification
• Learning Node Representations from Graphs with Edge Labels via Diffusion Message Passing
• Inductive Representation Learning for Knowledge Graphs with Entity Equivariance
• Graph Contrastive Learning with Multi-view Augmentation

图神经网络的构建

图神经网络（GNN）是一种能够处理图结构数据的深度学习模型。GNN通过对图中的节点和边进行消息传递，从而学习到图的表示。图神经网络的构建方法主要包括：

• 基于邻居聚合的GNN：这种GNN通过对节点的邻居节点的信息进行聚合，从而学习到节点的表示。常见的基于邻居聚合的GNN包括Graph Convolutional Network (GCN)和Graph Attention Network (GAT)。
• 基于消息传递的GNN：这种GNN通过在图中进行消息传递，从而学习到节点的表示。常见的基于消息传递的GNN包括Message Passing Neural Network (MPNN)和GraphSage。
• 基于图卷积的GNN：这种GNN通过将图卷积应用于图的邻接矩阵，从而学习到图的表示。常见的基于图卷积的GNN包括ChebNet和GraphIsomorphism Network (GIN)。

图神经网络的学习

图神经网络的学习主要包括：

• 有监督学习：有监督学习是指利用标记数据对GNN进行训练。在有监督学习中，GNN学习到的表示可以用于预测图中的节点标签。
• 无监督学习：无监督学习是指不利用标记数据对GNN进行训练。在无监督学习中，GNN学习到的表示可以用于图的聚类和降维。
• 半监督学习：半监督学习是指利用少量标记数据和大量未标记数据对GNN进行训练。在半监督学习中，GNN学习到的表示可以用于预测图中的节点标签和图的聚类。

图神经网络的应用

图神经网络在数据挖掘和机器学习领域有着广泛的应用，包括：

• 社交网络分析：GNN可以用于分析社交网络中的用户关系，从而发现用户社区和识别影响力用户。
• 推荐系统：GNN可以用于推荐系统中物品的推荐，从而为用户提供个性化的推荐列表。
• 欺诈检测：GNN可以用于检测欺诈行为，从而保护用户免受欺诈行为的侵害。
• 自然语言处理：GNN可以用于自然语言处理中的文本分类和机器翻译，从而提高自然语言处理任务的性能。
• 生物信息学：GNN可以用于生物信息学中的蛋白质相互作用网络分析和基因表达数据分析，从而发现蛋白质相互作用网络中的关键蛋白质和识别基因表达数据中的模式。