图神经网络相关 AI 资讯

论文09:51

共识伪标签学习新方法：通过类内结构调整构建差异化决策源

这篇论文说伪标签共识想有效，得让模型看不同的证据。他们在 Cora、CiteSeer、PubMed 上把伪标签精度最多提了 4.39 个百分点，做图学习可以看看。

#伪标签学习 #图神经网络 #GCN #半监督学习

arXiv cs.LG@Long Wang原文

论文 Agent 与开发者10:24

GridSFM：用基础模型求解大规模交流最优潮流问题

电网调度方向的研究者可以看看，1500万参数的GNN预训练后零样本跑10000节点电网，误差2.45%，代码全开源。

#GridSFM #AC-OPF #图神经网络 #电网

arXiv cs.LG@Luke Bhan 等 4 人原文

论文 Agent 与开发者10:07

基于图的推理与拓扑感知多智能体强化学习用于大规模铁路网络管理

苏黎世团队联合瑞士国铁做了个铁路维护的 MARL 框架，小网络上训练完直接零样本搬到大规模网络，不用重训还比基线省时间。

#MARL #图神经网络 #强化学习 #铁路网络

arXiv cs.LG@Giacomo Arcieri 等 6 人原文

论文精选00:33

图神经网络从584例脑捐赠者单细胞数据解析阿尔茨海默病表型

用图神经网络跑584名脑捐赠者的单细胞数据，把阿尔茨海默病里和认知韧性、抑郁相关的细胞模式都找出来了，做脑科学或单细胞分析的可以看看方法。

#图神经网络 #单细胞 #阿尔茨海默病 #Nature Medicine

Nature Medicine@Daifeng Wang原文

论文 Agent 与开发者09:22

EMERGE:首个SE(3)等变图扩散模型实现分辨率无关点云生成

一个做 3D 点云生成的新扩散架构 EMERGE，用图神经网络替代常规网格化管线，一次训练就能在任意分辨率零样本出结果，做 3D 生成的话可以看看这篇。

#EMERGE #点云生成 #扩散模型 #SE(3)等变

arXiv cs.AI@Ilias Mitsouras 等 4 人原文

论文12:24

G-NAC：让数据在图上像元胞自动机一样自发聚成域的无监督聚类

一种新的无监督聚类思路：数据点像元胞自动机一样自己"长"出类别，73 个聚类任务上追平了 Genie，还能迁移到大图。

#G-NAC #无监督聚类 #图神经网络 #元胞自动机

arXiv cs.LG@Keith Miller, Tristan Crawford原文

论文 Agent 与开发者09:36

新方法提升图神经网络性能，突破传统图同构测试限制

这个研究挺有意思，作者提出的新方法能提升图神经网络在图分类任务上的表现，特别是Graph-UTS增强方法效果不错，值得看看。

#Graph Representation Learning #图神经网络 #拓扑结构

arXiv cs.LG@Sanyam Sanjay Jain 等 4 人原文

论文 Agent 与开发者精选09:32

联邦图神经网络中的结构负迁移研究

这是篇关于联邦图神经网络（Federated Graph Neural Networks）的学术论文，研究了结构负迁移问题，对关注联邦学习或图神经网络的研究者可能有参考价值。

#Federated Graph Neural Networks #结构负迁移 #联邦学习 #图神经网络

arXiv cs.LG@Chethana Prasad Kabgere, Shylaja SS原文

论文16:35

研究基于集合聚合的循环图神经网络

这篇论文对研究图神经网络和形式化验证的工程师来说很有价值，因为它提供了一种新的方法来构建和解释循环图神经网络。

#Recurrent GNNs #图神经网络 #形式化验证 #模态μ-演算

arXiv cs.AI@Blai Bonet原文

论文 Agent 与开发者精选73°11:15

GraphFAS：工业交易网络图特征自动生成系统

支付宝上线GraphFAS系统，用分布式特征选择让工业图特征生成效率提升10倍，还兼容表格模型和TreeSHAP解释。

#GraphFAS #Boruta #工业欺诈检测 #图神经网络

arXiv cs.AI@Yice Luo 等 10 人原文

论文 Agent 与开发者精选10:01

构建可信图智能体RAG框架

这篇论文为图智能体RAG系统提供了完整的可信设计框架，特别关注社会应用场景下的可靠性和可追溯性。

#Graph-Agentic RAG #RAG #检索增强生成 #可信AI

arXiv cs.AI@Vijay Bommireddy, Raviteja Bommireddy原文

论文 Agent 与开发者73°09:51

图神经网络中的回声室效应检测

这篇论文揭示了图神经网络中一种新型故障模式，并提出了针对性的解决方案CASP，对GNN研究者和应用开发者很有价值。

#图神经网络 #回声室效应 #GNNs #社区感知

arXiv cs.LG@Asela Hevapathige 等 4 人原文

论文 Agent 与开发者精选73°09:32

GLASS框架实现跨领域图级异常检测

GLASS用图-语言对齐实现跨领域异常检测，无需目标域训练数据就能做零样本检测，效果比现有方法好。

#GLASS #图级异常检测 #跨域迁移 #图神经网络

arXiv cs.LG@Xudong Wang 等 4 人原文

论文精选10:07

图神经网络中的边环结构特征研究

这篇论文提出边环特征解决GNN的结构描述问题，在ZINC-12k上表现优异，比传统方法更高效。

#图神经网络 #边环 #1-WL #ZINC-12k

arXiv cs.LG@Lilian Marey, Charlotte Laclau原文

论文10:49

MolLedger：基于化学ADME属性的可解释图神经网络

MolLedger用原子级分数解释药物分子预测，比传统方法更符合化学特性，药物研发人员值得关注。

#MolLedger #ADME #图神经网络 #药物发现

arXiv cs.LG@Christina X. Ji原文

论文精选73°00:37

图神经网络实现归纳相关聚类

论文提出用图神经网络解决相关聚类问题，推理时间降低5个数量级，还能作为图分类的池化层。

#Correlation Clustering #Graph Neural Networks #图神经网络 #聚类算法

arXiv cs.LG@Francesco Paolo Nerini 等 4 人原文

论文精选00:33

有向图学习的锥扩展瑞利商方法

这篇论文提出了一种新的有向图学习方法，能在保持精度的同时优化谱特性，对图神经网络研究很有价值。

#有向图学习 #瑞利商 #谱分析 #图神经网络

arXiv cs.LG@Yavdat Sh. Il'yasov, Nur F. Valeev原文

论文精选73°19:32

图神经网络好友推荐系统

Facebook团队开源了大型社交图上的GNN推荐系统，用多哈希和时间采样技术，在保持效果的同时大幅降低计算成本。

#图神经网络 #好友推荐 #多哈希嵌入 #时间采样

arXiv cs.LG@Maksim Utushkin 等 3 人原文

论文10:32

LION：一种用于多模态属性图学习的Clifford神经网络范式

LION基于Clifford代数，在多模态属性图学习上取得了显著成果，值得一看。

#Clifford代数 #多模态属性图学习 #图神经网络 #MAG数据集

arXiv cs.LG@Xunkai Li 等 9 人原文

论文16:24

3D加权几何图神经网络用于绵羊面部疼痛评估

这篇论文用3D图神经网络给绵羊做疼痛评估，不用深度相机，单摄像头就能算，比传统2D方法更准，做动物福利或AI应用可以看看。

#3D-SPFES #WG-GNN #绵羊疼痛评估 #图神经网络

arXiv cs.AI@Alam Noor 等 3 人原文

论文10:03

代谢组学专用大模型MetaboLLM：整合生化知识构建预测性代谢物图谱

做代谢组学或临床预测的可以看看，MetaboLLM把生化知识变成图谱，两个预测任务的AUC都挺能打。

#MetaboLLM #MetaboLLM-GIN #代谢组学 #图神经网络

arXiv cs.LG@Dohyun Ku 等 4 人原文

论文11:30

MT-GNN预测脑形态测量：连续时间网格演化与图度量张量嵌入

这篇论文提出了MT-GNN，用图网络预测脑结构形状随时间的演化，在ADNI上比现有方法误差低2%以上，而且预测越久优势越明显。

#MT-GNN #ADNI #脑形态测量 #图神经网络

arXiv cs.LG@Hao Ding 等 4 人原文

论文10:26

基于影响传播视角的多关系图链接预测

这篇论文把传染病传播模型用到链接预测上，搞了个IGNP框架，在真实数据集上比现有方法强不少。

#IGNP #SIR模型 #链接预测 #多关系图

arXiv cs.LG@Zidu Yin 等 6 人原文

论文11:18

时间图上的学习与聚类：原理、原语与池化

这篇 arXiv 论文把图神经网络和传统聚类算法掰开对比，结论很实在：没属性时谱聚类更靠谱，还给出了 GPU 加速的池化思路。

#时间图 #图聚类 #图神经网络 #谱聚类

arXiv cs.LG@Nelson Aloysio Reis de Almeida Passos 等 3 人原文

论文12:20

Sheaf神经网络归纳任务基准评测

头回有人把Sheaf神经网络放到归纳任务里系统跑分，1890组实验，结论是调外围架构比调Sheaf算子更划算。

#Sheaf Neural Networks #图神经网络 #归纳学习 #基准测试

arXiv cs.LG@Stefano Fiorini 等 3 人原文

论文09:29

KING：具身感知运动学图神经网络，统一轮式与腿式机器人运动表示

想搞机器人里程计？KING 用统一图结构把轮式和腿式一把抓，一分钟数据就能适配新机器人，不用重新训练。

#KING #图神经网络 #里程计 #轮式机器人

arXiv cs.AI@Taku Okawara 等 5 人原文

论文09:31

有序到无序迁移学习：图神经网络预测高熵钙钛矿氧化物形成能与HOMO-LUMO带隙

高熵钙钛矿不好算，这论文拿四种图神经网络试了迁移学习，发现形成能能搬，带隙不行，加点目标数据才准。ALIGNN表现最好。

#ALIGNN #CGCNN #图神经网络 #迁移学习

arXiv cs.LG@Panupol Untarabut 等 7 人原文

论文12:14

Short-Term Graph Memory：Oracle预算下的分子优化

这篇论文教你怎么用图神经网络当筛选器，同样的查询次数分子优化效果更好，四个生成器都试了，值得看。

#分子优化 #图神经网络 #Oracle预算 #片段生成器

arXiv cs.LG@Jiannan Yang 等 4 人原文

论文精选12:13

KSSE：稀疏图上的Kohn–Sham谱嵌入图像分类

一篇用物理模型替代CNN做分类的论文：KSSE用2100万参数在ImageNet-1000上做到88.93%，超过Swin-L，逼近ViT-H/14，值得看看方法。

#KSSE #ImageNet-1000 #谱嵌入 #图神经网络

arXiv cs.LG@V. S. Usatyuk 等 3 人原文

论文11:29

分子图半监督学习：利用集成共识提升预测精度

这篇 arXiv 论文用集成共识做分子图半监督学习，不用费力设计数据增强，单个模型就能超过传统全集成，还降校准误差。

#图神经网络 #分子图 #半监督学习 #集成共识

arXiv cs.LG@Rasmus Tirsgaard 等 5 人原文

模型11:23

TopoFormer：拓扑与注意力结合的图学习

图学习想换新思路可以看这个：TopoFormer用扫描把拓扑结构变成token，喂给Transformer就行，比传统持久同调快还准。

#TopoFormer #图神经网络 #拓扑 #Transformer

arXiv cs.LG@Md Joshem Uddin 等 4 人原文

论文11:31

学习到的扩散提议何时有助于约束求解？——连续代数系统的受控研究

这篇论文用严格的对照实验告诉你：扩散模型在约束求解里什么时候有用、什么时候没用，结果很反直觉——真实系统里随机多起点反而全赢了。做AI for science和优化的人值得看看。

#MARC #扩散模型 #约束求解 #随机搜索

arXiv cs.LG@Quang Bui 等 4 人原文

论文09:21

基于时间图的纵向疾病轨迹对比表示学习

这篇论文用对比图神经网络给疾病轨迹建模，能更精细地聚类病程相似的患者，比传统方法好用。

#对比学习 #图神经网络 #疾病轨迹 #时间图

arXiv cs.LG@Bastian Pfeifer原文

模型12:00

EnsembleEGNN：环肽分子构象集成图学习模型

做分子性质预测的朋友看过来：新模型EnsembleEGNN把多个构象编码成一个嵌入，在环肽任务上比纯序列模型效果好，R²提升到0.538。

#EnsembleEGNN #CREMP #分子性质预测 #环肽

arXiv cs.LG@Aaron Feller 等 3 人原文

模型11:48

ClouDens: 针对大规模云系统监控的上下文感知异常检测框架

IBM 发的新框架 ClouDens，用图神经网络做云系统异常检测，在真实数据集上比 GRU 模型更准更早，适合做运维监控的朋友看看。

#ClouDens #IBM Cloud Telemetry Dataset #异常检测 #图神经网络

arXiv cs.LG@Thu T. H. Doan 等 6 人原文

论文09:31

NodeImport：利用节点重要性评估应对不平衡节点分类

这篇论文讲怎么解决图数据里类别不平衡的问题，NodeImport能动态挑出重要节点，不用重新生成太多假数据，效果还比现有方法好。做图神经网络、节点分类的可以看看方法细节。

#NodeImport #图神经网络 #类别不平衡 #节点分类

arXiv cs.AI@Nan Chen 等 6 人原文

论文11:27

EdgeRefine: 基于Jaccard采样的图边差分隐私新框架

这篇论文提出了EdgeRefine，用Jaccard采样搞定图数据隐私保护，准确率比现有方法高出近20%，而且抗攻击能力很强，搞图神经网络的该看看。

#EdgeRefine #图神经网络 #差分隐私 #Jaccard采样

arXiv cs.LG@Wenxiu Ding 等 6 人原文

论文09:57

Any-Dimensional Learning by Sampling：通过随机采样统一处理不同规模输入

这篇论文提出了一个统一的采样框架，帮你理解模型在不同大小输入上的泛化能力，还能把大输入压缩成小输入来节省计算，例子涵盖Transformer和图神经网络。

#采样 #泛化 #图神经网络 #Transformer

arXiv cs.LG@Eitan Levin, Venkat Chandrasekaran原文

论文09:45

不对称焦点损失改进图神经网络的药物相互作用预测

这篇论文用一个改进的损失函数让药物相互作用预测准了将近20个百分点，读来很有启发。

#Graph Neural Network #Drug-Drug Interactions #Asymmetric Focal Loss #ClinicalFocal loss

arXiv cs.LG@Faranak Hatami, Mousa Moradi原文

论文10:07

Canopy: 用于代谢工程的异构图基础模型

Canopy把基因、蛋白质、代谢物等生物数据全揉进一个图模型，预测发酵产量比传统方法准了将近一倍，搞合成生物学的可以看看。

#Canopy #代谢工程 #图神经网络 #异构图

arXiv cs.LG@Jake Bowden 等 3 人原文