图神经网络前沿进展与应用 被引量：48

1

作者 吴博 梁循 +1 位作者 张树森 徐睿 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期35-68,共34页

图结构数据是现实生活中广泛存在的一类数据形式.宏观上的互联网、知识图谱、社交网络数据,微观上的蛋白质、化合物分子等都可以用图结构来建模和表示.由于图结构数据的复杂性和异质性,对图结构数据的分析和处理一直是研究界的难点和重... 图结构数据是现实生活中广泛存在的一类数据形式.宏观上的互联网、知识图谱、社交网络数据,微观上的蛋白质、化合物分子等都可以用图结构来建模和表示.由于图结构数据的复杂性和异质性,对图结构数据的分析和处理一直是研究界的难点和重点.图神经网络(Graph Neural Network,GNN)是近年来出现的一种利用深度学习直接对图结构数据进行学习的框架,其优异的性能引起了学者高度的关注和深入的探索.通过在图中的节点和边上制定一定的策略,GNN将图结构数据转化为规范而标准的表示,并输入到多种不同的神经网络中进行训练,在节点分类、边信息传播和图聚类等任务上取得优良的效果.与其他图学习算法相比较,GNN能够学习到图结构数据中的节点以及边的内在规律和更加深层次的语义特征.由于具有对图结构数据强大的非线性拟合能力,因此在不同领域的图相关问题上,GNN都表现出更高的准确率和更好的鲁棒性.本文在现有GNN研究的基础上,首先概述了GNN的出现历程,并介绍了相关概念和定义.之后本文着重讨论和对比了GNN中的各种算法框架,包括核心思想、任务划分、学习方式、优缺点、适用范围、实现成本等.此外,本文对GNN算法在多个不同领域下的应用场景进行了详细的阐述,将GNN与其他图学习算法的优缺点作了联系和比较.针对存在的一些问题和挑战,本文勾画了GNN的未来方向和发展趋势,最后对全文进行了全面而细致的总结. 展开更多

关键词 图神经网络 深度学习 图结构数据 拉普拉斯矩阵 谱分解 节点特征聚合 图生成

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图神经网络研究综述 被引量：1

2

作者 侯磊 刘金环 +1 位作者 于旭 杜军威 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第6期282-298,共17页

随着人工智能的快速发展,深度学习已经在图像、文本和语音等可在欧氏空间表示的数据中取得了巨大成功,但却一直无法很好地应用于非欧氏空间。近年来,图神经网络在非欧几里得空间中展现出了强大的表示学习能力,并广泛应用于推荐系统、自... 随着人工智能的快速发展,深度学习已经在图像、文本和语音等可在欧氏空间表示的数据中取得了巨大成功,但却一直无法很好地应用于非欧氏空间。近年来,图神经网络在非欧几里得空间中展现出了强大的表示学习能力,并广泛应用于推荐系统、自然语言处理以及机器视觉等众多领域。图神经网络模型基于信息的传播机制,具体地,图中的目标节点通过聚合邻居节点的信息来更新自身的嵌入表示。利用图神经网络,可将众多现实问题(如社交网络、知识图谱和药物化学成分等)抽象成图网络,借助图中的连接边,对不同节点之间的依赖关系进行合理建模。鉴于此,对图神经网络进行了系统综述,首先介绍了图结构数据方面的基础知识,然后对图游走算法和不同类型的图神经网络模型进行了系统梳理。进一步地,详细阐述了当前图神经网络的通用框架和应用领域,最后对图神经网络的未来进行了总结与展望。 展开更多

关键词 图结构数据 图游走算法 图卷积神经网络 图注意力网络 图残差网络 图递归网络

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基于本地差分隐私的分布式图统计采集算法

3

作者 傅培旺 丁红发 +3 位作者 刘海 蒋合领 唐明丽 于莹莹 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期1643-1669,共27页

社交网络、社交物联网等应用场景产生的海量分布式图结构数据,被应用服务商采集并以此提供各类以数据为驱动的服务,或将引发严重的隐私风险.在此背景下,如何针对具备强关联性的分布式图结构数据实现安全高效的采集,成为大规模图结构数... 社交网络、社交物联网等应用场景产生的海量分布式图结构数据,被应用服务商采集并以此提供各类以数据为驱动的服务,或将引发严重的隐私风险.在此背景下,如何针对具备强关联性的分布式图结构数据实现安全高效的采集,成为大规模图结构数据应用服务的瓶颈.面向分布式图结构数据隐私保护的节点或边本地差分隐私模型无法有效处理隐私保护效果和数据有效性之间的冲突关系.针对该问题,提出基于本地差分隐私的分布式图统计采集算法,同时实现度分布、三角计数序列和聚类系数3个不同统计指标采集,并适应不同有效性和隐私保护的需求.首先,采用分组机制及对称一元编码机制,设计具备高强度隐私保护的基于Node-LDP的度分布采集算法;其次,基于所提度分布采集算法获取阈值,引入剪枝算法缓解随机加噪的噪声边过多问题,并分别提出基于Node-LDP和Edge-LDP的三角计数序列采集算法;再次,在前述三角计数序列采集算法基础上引入拉普拉斯机制,从而分别提出基于Node-LDP和Edge-LDP的聚类系数采集算法,进而实现不同保护强度及数据效用需求下的分布式图结构多指标采集;最后,实验和对比结果表明,所提算法能同时提高隐私保护强度和数据效用,比现有单一或多统计指标采集算法更具优势. 展开更多

关键词 图结构数据 本地差分隐私 隐私保护技术 数据效用 图统计 数据采集

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图神经网络综述 被引量：55

4

作者 马帅 刘建伟 左信 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期47-80,共34页

近几年来,将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注.图神经网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破,比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命科学等领域得到了非常广泛的应用.图神经网络可以把... 近几年来,将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注.图神经网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破,比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命科学等领域得到了非常广泛的应用.图神经网络可以把实际问题看作图中节点之间的连接和消息传播问题,对节点之间的依赖关系进行建模,从而能够很好地处理图结构数据.鉴于此,系统综述了图神经网络模型以及应用.首先从谱域、空间域和池化3方面对图卷积神经网络进行了阐述.然后,描述了基于注意力机制和自编码器的图神经网络模型,并补充了一些其他方法实现的图神经网络.其次,总结了针对图神经网络能不能做大做深等问题的讨论分析.进而,概括了图神经网络的4个框架.还详细说明了在图神经网络在自然语言处理、计算机视觉等方面的应用.最后,对图神经网络未来的研究进行了展望和总结.相较于已有的图神经网络综述文章,详细阐述了谱理论知识,并对基于谱域的图卷积神经网络体系进行全面总结.同时,给出了针对空间域图卷积神经网络效率低的改进模型这一新的分类标准.并总结了针对图神经网络表达能力、理论保障等的讨论分析,增加了新的框架模型.在应用部分,阐述了图神经网络的最新应用. 展开更多

关键词 图结构数据 图神经网络 图卷积神经网络 谱域 空间域和池化

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图神经网络 被引量：25

5

作者 白铂 刘玉婷 +5 位作者 马驰骋 王光辉 闫桂英 闫凯 张明 周志恒 《中国科学：数学》 CSCD 北大核心 2020年第3期367-384,共18页

近年来,随着海量数据的涌现,可以表示对象之间复杂关系的图结构数据越来越受到重视并给已有的算法带来了极大的挑战.图神经网络作为可以揭示深层拓扑信息的模型,已开始广泛应用于诸多领域,如通信、生命科学和经济金融等.本文对近几年来... 近年来,随着海量数据的涌现,可以表示对象之间复杂关系的图结构数据越来越受到重视并给已有的算法带来了极大的挑战.图神经网络作为可以揭示深层拓扑信息的模型,已开始广泛应用于诸多领域,如通信、生命科学和经济金融等.本文对近几年来提出的图神经网络模型和应用进行综述,主要分为以下几类:基于空间方法的图神经网络模型、基于谱方法的图神经网络模型和基于生成方法的图神经网络模型等,并提出可供未来进一步研究的问题. 展开更多

关键词 图结构数据 图神经网络 空间方法 谱方法 图自编码器 图对抗生成网络 图循环神经网络

原文传递

基于图卷积神经网络的节点分类方法研究综述 被引量：3

6

作者 张丽英 孙海航 +1 位作者 孙玉发 石兵波 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第4期95-105,共11页

节点分类任务是图领域中的重要研究工作之一。近年来随着图卷积神经网络研究工作的不断深入,基于图卷积神经网络的节点分类研究及其应用都取得了重大进展。图卷积神经网络是基于卷积发展出的一类图神经网络,能处理图数据且具有卷积神经... 节点分类任务是图领域中的重要研究工作之一。近年来随着图卷积神经网络研究工作的不断深入,基于图卷积神经网络的节点分类研究及其应用都取得了重大进展。图卷积神经网络是基于卷积发展出的一类图神经网络,能处理图数据且具有卷积神经网络的优点,已成为图节点分类方法中最活跃的一个研究分支。对基于图卷积神经网络的节点分类方法的研究进展进行综述,首先介绍图的相关概念、节点分类的任务定义和常用的图数据集;然后探讨两类经典图卷积神经网络——谱域和空间域图卷积神经网络,以及图卷积神经网络在节点分类领域面临的挑战;之后从模型和数据两个视角分析图卷积神经网络在节点分类任务中的研究成果和未解决的问题;最后对基于图卷积神经网络的节点分类研究方向进行展望,并总结全文。 展开更多

关键词 图数据 节点分类 图神经网络 图卷积神经网络

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基于社交网络图节点度的神经网络个性化传播算法研究 被引量：3

7

作者 邵云飞 宋友 王宝会 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第4期16-21,共6页

图是一种重要且基础的数据结构,存在于各种各样的实际场景中。而随着近年来互联网的高速发展,社交网络图数据大量增加,对这些数据进行分析对公共服务、广告营销等实际场景有重要作用。目前已经有不少的图神经网络算法在此类问题中取得... 图是一种重要且基础的数据结构,存在于各种各样的实际场景中。而随着近年来互联网的高速发展,社交网络图数据大量增加,对这些数据进行分析对公共服务、广告营销等实际场景有重要作用。目前已经有不少的图神经网络算法在此类问题中取得了较好的结果,但依然有提升的空间,在很多追求高准确度的场景下,工程师依然希望有性能更好的算法可供选择。文中对神经网个性化传播算法进行了改进,提出了新的可用于社交图网络的图神经网络算法DPPNP。相比于传统图神经网络算法,在信息于节点之间传播时,该算法会根据节点的度对不同节点按不同比例保留自身信息,以提高准确度。在真实数据集上的实验结果表明,与已有的图神经网络算法相比,该算法拥有更好的性能。 展开更多

关键词 图结构数据 图神经网络 图卷积神经网络 节点分类

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基于图神经网络的关系抽取研究综述

8

作者 沈鑫怡 李华昱 +1 位作者 闫阳 张智康 《计算机系统应用》 2024年第3期1-11,共11页

在关系抽取任务中,通常利用构建依赖树或句法树来获得更深层和丰富的结构信息.图神经网络作为一种强大的图结构数据表示学习方法,可以更好地对这种复杂数据结构进行建模.本文介绍了基于图神经网络的关系抽取方法,旨在深入理解该领域的... 在关系抽取任务中,通常利用构建依赖树或句法树来获得更深层和丰富的结构信息.图神经网络作为一种强大的图结构数据表示学习方法,可以更好地对这种复杂数据结构进行建模.本文介绍了基于图神经网络的关系抽取方法,旨在深入理解该领域的最新研究进展和趋势.首先简要介绍了图神经网络的分类和结构,然后详细阐述了基于图神经网络的关系抽取方法的核心技术和应用场景,包括句子级和文档级方法,以及实体关系联合抽取方法.并分析和比较了各个方法的优缺点和性能表现,并探讨了未来可能的研究方向和挑战. 展开更多

关键词 关系抽取 图神经网络 图结构数据 实体关系联合抽取

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基于BERT-GAT-CorNet多标签中文短文本分类方法 被引量：1

9

作者 刘新忠 赵澳庆 +1 位作者 谢文武 杨志和 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第S02期18-21,共4页

多标签文本分类问题是多标签分类的一个重要内容,传统的多标签文本分类算法往往只关注文本本身的信息而无法理解深层语义信息,也未考虑标签之间的关系。为了解决这些问题,提出了融合BERT(Bidirectional Encoder Representation from Tra... 多标签文本分类问题是多标签分类的一个重要内容,传统的多标签文本分类算法往往只关注文本本身的信息而无法理解深层语义信息,也未考虑标签之间的关系。为了解决这些问题,提出了融合BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)-GAT(Graph Attention neTwork)-CorNet(Correlation Network)的多标签文本分类模型。首先,通过预训练模型BERT表示文本的特征向量,并用生成的特征向量建立图结构数据;接着,用GAT来为不同节点分配不同的权重;最后,通过Softmax-CorNet学习标签相关性增强预测并分类。所提模型在今日头条子数据集(TNEWS)和KUAKE-QIC数据集上的准确率分别为93.3%和83.2%,通过对比实验表明,所提模型在多标签文本分类任务上性能得到了有效提升。 展开更多

关键词 多标签文本分类 预训练模型 图结构数据 标签相关性 BERT 图注意网络 CorNet

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基于图神经网络GraphVAE的兵棋态势预测方法

10

作者 余晓晗 王启迪 于坤 《指挥控制与仿真》 2023年第5期129-136,共8页

在战场上敌我双方作战的过程中,准确地预测敌方的兵力部署将有利于我方的作战。基于兵棋推演的态势数据,通过训练图神经网络,提出了预测敌方未知算子位置的方法。首先,在对数据进行预处理后,实现了态势到图结构数据的转化,构造了兵棋态... 在战场上敌我双方作战的过程中,准确地预测敌方的兵力部署将有利于我方的作战。基于兵棋推演的态势数据,通过训练图神经网络,提出了预测敌方未知算子位置的方法。首先,在对数据进行预处理后,实现了态势到图结构数据的转化,构造了兵棋态势的图结构数据集,用于图神经网络的训练。其次,根据兵棋态势及其数据的特点改造了GraphVAE模型,实现了兵棋态势图结构数据的补全。最后设计了基于补全后的图结构数据,计算敌方算子位置的方法。通过实验证实了该方法的有效性和可行性。 展开更多

关键词 态势预测 图结构数据 图神经网络 兵棋态势

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图神经网络预训练综述

11

作者 邢小雷 赵超 +1 位作者 郑江文 温可欣 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第12期2487-2498,共12页

图神经网络已被证明是建模图结构数据的强大工具,其优异的性能引起了学者高度的关注.而随着预训练在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的显著成功,近年来研究人员开始探索图神经网络预训练模型.本文针对图神经网络预训练模型进行了全... 图神经网络已被证明是建模图结构数据的强大工具,其优异的性能引起了学者高度的关注.而随着预训练在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的显著成功,近年来研究人员开始探索图神经网络预训练模型.本文针对图神经网络预训练模型进行了全面的回顾:首先对预训练任务按照节点级,图级和混合预训练任务进行了分别阐述;对当前主要的图神经网络预训练模型进行了分析和分类;最后总结了图神经网络预训练模型的主要应用及未来展望. 展开更多

关键词 预训练 图神经网络 图结构数据 自监督 图表示学习

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