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圖上的不平衡分類是普遍存在的，但在許多現實世界的應用(如欺詐節點檢測)中具有挑戰性。近年來，圖神經網絡在許多網絡分析任務中顯示出良好的性能。然而，現有的GNN大多只關注平衡網絡，在不平衡網絡上的性能不理想。為了彌補這一缺陷，本文提出了生成式對抗圖網絡模型ImGAGN來解決圖上的不平衡分類問題。介紹了一種新的圖結構數據生成器GraphGenerator，它可以通過生成一組合成的少數節點來模擬少數類節點的屬性分布和網絡拓撲結構分布，從而使不同類中的節點數量達到均衡。然后訓練一個圖卷積網絡(GCN)識別器來區分合成平衡網絡上的真實節點和虛假節點(即生成節點)，以及少數節點和多數節點。為了驗證該方法的有效性，在四個真實的不平衡網絡數據集上進行了大量的實驗。實驗結果表明，在半監督不平衡節點分類任務中，該方法優于現有的算法。

//www.zhuanzhi.ai/paper/33880c15714dc3d8d5411efc239ddd66

序列推薦的目的是利用用戶的歷史行為來預測他們的下一次互動。現有的工作還沒有解決序列推薦的兩個主要挑戰。首先，在豐富的歷史序列中，用戶行為往往是隱式的、有噪聲的偏好信號，不能充分反映用戶的實際偏好。此外，用戶的動態偏好往往會隨著時間的推移而迅速變化，因此很難在其歷史序列中捕獲用戶模式。在本研究中，我們提出一種稱為SURGE的圖神經網絡模型(即序列推薦圖神經網絡)來解決這兩個問題。具體來說，SURGE通過基于度量學習將松散的項目序列重構為緊密的項目興趣圖，將不同類型的長期用戶行為偏好集成到圖中的簇中。通過在興趣圖中形成密集的集群，這有助于明確區分用戶的核心興趣。然后，我們在構建的圖上執行集群感知和查詢感知的圖卷積傳播和圖池化。它從嘈雜的用戶行為序列中動態融合并提取用戶當前激活的核心興趣。我們在公共和專有的工業數據集上進行了廣泛的實驗。實驗結果表明，與現有方法相比，我們提出的方法有顯著的性能提高。對序列長度的進一步研究表明，該方法能夠有效地對較長的行為序列進行建模。

//www.zhuanzhi.ai/paper/f38fd2a93f7755f804cf37f333aca1d8

時序知識圖譜推理是信息檢索和語義搜索的關鍵任務。當TKG頻繁更新時，這是特別具有挑戰性的。該模型必須適應TKG的變化，以便進行有效的訓練和推理，同時保持其對歷史知識的表現。最近的工作通過增加一個時間感知編碼函數來實現TKG補全(TKGC)。然而，使用這些方法在每個時間步驟中直接微調模型并不能解決以下問題:1)災難性遺忘;2)模型不能識別事實的變化(例如，政治派別的變化和婚姻的結束);3)缺乏訓練效率。為了解決這些挑戰，我們提出了時間感知增量嵌入(TIE)框架，該框架結合了TKG表示學習、經驗回放和時間正則化。我們引入一組度量標準來描述模型的不妥協性，并提出一個約束，將刪除的事實與負面標簽相關聯。在Wikidata12k和YAGO11k數據集上的實驗結果表明，本文提出的TIE框架減少了大約10倍的訓練時間，并在提出的指標上有所改進。對于任何傳統的度量方法，它都不會造成性能上的重大損失。廣泛的消融研究揭示了不同評估指標之間的性能權衡，這對于真實世界的TKG應用的決策是至關重要的。

在推薦系統中，當用戶-物品交互數據稀疏時，常用社會關系來提高推薦質量。大多數現有的社交推薦模型都是利用成對關系來挖掘潛在的用戶偏好。然而，現實生活中用戶之間的互動非常復雜，用戶關系可以是高階的。超圖提供了一種自然的方式來建模復雜的高階關系，而它在改善社會推薦方面的潛力還有待開發。在本文中，我們填補了這一空白，提出了一種利用高階用戶關系增強社交推薦的多通道超圖卷積網絡。技術上，網絡中的每個通道通過超圖卷積編碼一個描述常見高階用戶關系模式的超圖。通過聚合通過多種渠道學習到的嵌入，我們獲得了全面的用戶表示，從而產生推薦結果。然而，聚合操作也可能掩蓋不同類型高階連接信息的固有特征。為了彌補累積損失，我們創新性地將自監督學習融入到超圖卷積網絡的訓練中，以獲取具有層次互信息最大化的連通信息。在多個真實數據集上的實驗結果表明，該模型優于SOTA方法，消融研究驗證了多通道設置和自監督任務的有效性。我們的模型的實現可以通過//github.com/Coder-Yu/RecQ獲得。

在商品推薦場景中，早先的方法通過建模序列交互的演化來刻畫用戶興趣。這些方法在建模復雜動態性方面具有局限性，忽視了長期行為習慣對短期興趣的影響；忽視了用戶和商品之間交互行為的類型，只考慮單一的、短期的交互行為。在本文中，我們將復雜異質的動態交互行為構建為時序異質交互圖（Temporal Heterogeneous Interaction Graph, 簡稱為THIG）進而同時學習用戶興趣和商品表示用于商品推薦。本文提出了一種時序異質圖上的表示學習方法，稱之為THIGE，充分建模交互行為的異質性，刻畫不同類型的興趣偏好，并融合長、短期興趣構建用戶、商品表示。最后，在3個真實數據集上驗證模型的有效性。

在點擊率(CTR)預測場景中，用戶的序列行為被很好地利用來捕捉用戶的興趣。然而，盡管這些順序方法得到了廣泛的研究，但仍然存在三個局限性。首先，現有的方法大多是利用對用戶行為的關注，并不總是適合于點擊率預測，因為用戶經常會點擊與任何歷史行為無關的新產品。其次，在真實的場景中，有許多用戶在很久以前就有操作，但在最近變得相對不活躍。因此，很難通過早期的行為準確地捕捉用戶當前的偏好。第三，用戶歷史行為在不同特征子空間中的多重表示在很大程度上被忽略。為了解決這些問題，我們提出了一種多交互關注網絡(Multi-Interactive Attention Network, MIAN)來全面提取用戶檔案中各種細粒度特征(如性別、年齡和職業)之間的潛在關系。具體來說，MIAN包含一個多交互層(MIL)，該層集成了三個本地交互模塊，通過順序行為捕獲用戶偏好的多種表示，同時利用細粒度的用戶特定信息和上下文信息。此外，我們設計了一個全局交互模塊(GIM)來學習高階交互并平衡多個特征的不同影響。最后，在3個數據集上進行離線實驗，并在一個大規模推薦系統中進行在線A/B測試，驗證了本文方法的有效性。

//www.zhuanzhi.ai/paper/2aac834293c05622fe4cb37096525879

由于不同道路間交通流時空分布格局具有復雜的空間相關性和動態趨勢，交通流時空數據預測是一項具有挑戰性的任務。現有框架通常利用給定的空間鄰接圖和復雜的機制為空間和時間相關性建模。然而，具有不完全鄰接連接的給定空間圖結構的有限表示可能會限制模型的有效時空依賴學習。此外，現有的方法在解決復雜的時空數據時也束手無策:它們通常利用獨立的模塊來實現時空關聯，或者只使用獨立的組件捕獲局部或全局的異構依賴關系。為了克服這些局限性，本文提出了一種新的時空融合圖神經網絡(STFGNN)用于交通流預測。首先，提出一種數據驅動的“時序圖”生成方法，以彌補空間圖可能無法反映的幾種現有相關性。SFTGNN通過一種新的時空圖融合操作，對不同的時間段進行并行處理，可以有效地學習隱藏的時空依賴關系。同時，該融合圖模塊與一種新的門控卷積模塊集成到一個統一的層中，SFTGNN可以通過層堆疊學習更多的時空依賴關系來處理長序列。在幾個公共交通數據集上的實驗結果表明，我們的方法達到了最先進的性能比其他基準一致。

//arxiv.org/pdf/2012.09641.pdf

神經網絡模型目前已經被廣泛地應用于各種推薦系統中。這些基于神經網絡的推薦算法通常只會從用戶的行為序列中學習到一個用戶表征向量，但是這個統一的表征向量往往無法反映用戶在一段時期內的多種不同的興趣。以下圖為例，Emma 的商品點擊序列反映了她近期三種不同的興趣，包括珠寶、手提包和化妝品。我們提出了一種可調控的多興趣推薦框架來解決這種情況。多興趣抽取模塊會從用戶的點擊序列中捕獲到用戶多種不同的興趣，然后可以用來召回一些相似的商品。聚合模塊會將這些不同興趣召回的商品整合起來作為推薦的候選商品，供下游的任務來使用。

題目： Heterogeneous Graph Attention Network

摘要： 圖神經網絡作為一種基于深度學習的功能強大的圖表示技術，表現出了優越的性能，引起了廣泛的研究興趣。然而，對于包含不同節點和鏈接類型的異構圖，圖神經網絡還沒有充分考慮到這一點。異構性和豐富的語義信息給異構圖的圖神經網絡設計帶來了很大的挑戰。最近，深度學習領域最令人興奮的進展之一是注意力機制，其巨大的潛力在各個領域都得到了很好的展示。本文首先提出了一種基于分層關注的異構圖神經網絡，包括節點級關注和語義級關注。具體來說，節點級注意的目的是學習節點與其基于元路徑的鄰居之間的重要性，而語義級注意能夠學習不同元路徑之間的重要性。通過對節點級和語義級注意的學習，可以充分考慮節點和元路徑的重要性。然后將基于元路徑的鄰域的特征分層聚合，生成節點嵌入。在三個真實世界的異構圖上的廣泛實驗結果不僅顯示了我們所提出的模型的優越性能，而且也顯示了它對圖分析的潛在良好的可解釋性。