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異質信息網絡的概念自 2009 年首次提出以來，迅速成為數據挖掘領域的研究熱點，并在這類網絡上開發了許多創新性的數據挖掘任務。此外，還開發了一些獨特的分析技術來展示異質信息網絡的好處。特別是，隨著大數據時代的到來，異質信息網絡為大數據中復雜對象及其關系的建模和分析提供了一種有效的途徑。

本文將介紹兩篇滴滴在KDD 2020上發表的利用異質信息網絡解決實際問題的工作。 第一個工作是《HetETA: Heterogeneous Information Network Embedding for Estimating Time of Arrival》，提出異質時空圖卷積網絡用于預估到達時間。

第二個工作是《Gemini: A Novel and Universal Heterogeneous Graph Information Fusing Framework for Online Recommendations》，提出一種通用的在線推薦異質信息融合框架。

圖神經網絡在圖表示學習領域取得了顯著的成功。圖卷積執行鄰域聚合，并表示最重要的圖運算之一。然而，這些鄰域聚合方法的一層只考慮近鄰，當進一步啟用更大的接受域時，性能會下降。最近的一些研究將這種性能下降歸因于過度平滑問題，即重復傳播使得不同類的節點表示無法區分。在這項工作中，我們系統地研究這一觀察結果，并對更深的圖神經網絡發展新的見解。本文首先對這一問題進行了系統的分析，認為當前圖卷積運算中表示變換與傳播的糾纏是影響算法性能的關鍵因素。將這兩種操作解耦后，更深層次的圖神經網絡可用于從更大的接受域學習圖節點表示。在建立深度模型時，我們進一步對上述觀察結果進行了理論分析，這可以作為過度平滑問題的嚴格而溫和的描述。在理論和實證分析的基礎上，我們提出了深度自適應圖神經網絡(DAGNN)，以自適應地吸收來自大接受域的信息。一組關于引文、合著和共購數據集的實驗證實了我們的分析和見解，并展示了我們提出的方法的優越性。

//arxiv.org/abs/2007.09296

本文研究如何更好聚合網絡拓撲信息和特征信息。中心思想是，構造了結構圖，特征圖(feature graph)，以及兩者的組合來提取特定的和通用的嵌入，并使用注意機制來學習嵌入的自適應重要性權重。實驗發現，AM-GCN可以從節點特征和拓撲結構中提取自適應地提取相關的信息，對應不同的參數取值。 //arxiv.org/abs/2007.02265

摘要：圖卷積網絡(GCNs)在處理圖數據和網絡數據的各種分析任務方面得到了廣泛的應用。然而，最近的一些研究提出了一個問題，即GCNs是否能夠在一個信息豐富的復雜圖形中優化地整合節點特征和拓撲結構。在本文中，我們首先提出一個實驗研究。令人驚訝的是，我們的實驗結果清楚地表明，當前的GCNs融合節點特征和拓撲結構的能力遠遠不是最優的，甚至是令人滿意的。由于GCNs無法自適應地學習拓撲結構與節點特征之間的一些深層次關聯信息，這一弱點可能會嚴重阻礙GCNs在某些分類任務中的能力。我們能否彌補這一缺陷，設計出一種新型的GCNs，既能保留現有GCNs的優勢，又能大幅度提高拓撲結構和節點特征融合的能力?為了解決這個問題，我們提出了一種自適應多通道半監督分類圖卷積網絡。其核心思想是同時從節點特征、拓撲結構及其組合中提取具體的和常見的嵌入，并利用注意機制學習嵌入的自適應重要度權值。我們在基準數據集上進行的大量實驗表明，AM-GCN從節點特征和拓撲結構中提取了最多的相關信息，顯著提高了分類精度。

【導讀】作為世界數據挖掘領域的最高級別的學術會議，ACM SIGKDD（國際數據挖掘與知識發現大會，簡稱 KDD）每年都會吸引全球領域眾多專業人士參與。今年的 KDD大會計劃將于 2020 年 8 月 23 日 ~27 日在美國美國加利福尼亞州圣地亞哥舉行。上周，KDD 2020官方發布接收論文，共有1279篇論文提交到Research Track，共216篇被接收，接收率16.8%。近期KDD官網公布了接受論文列表，為此，上個月專知小編為大家整理了圖神經網絡相關的論文，這期小編繼續為大家奉上KDD 2020必讀的五篇圖神經網絡（GNN）相關論文-Part 2——多層次GCN、無監督預訓練GCN、圖Hash、GCN主題模型、采樣

KDD 2020 Accepted Paper: //www.kdd.org/kdd2020/accepted-papers

KDD2020GNN_Part1、CVPR2020SGNN、CVPR2020GNN_Part2、CVPR2020GNN_Part1、WWW2020GNN_Part1、AAAI2020GNN、ACMMM2019GNN、CIKM2019GNN、ICLR2020GNN、EMNLP2019GNN、ICCV2019GNN_Part2、ICCV2019GNN_Part1、NIPS2019GNN、IJCAI2019GNN_Part1、IJCAI2019GNN_Part2、KDD2019GNN、

1. Multi-level Graph Convolutional Networks for Cross-platform Anchor Link Prediction

作者：Hongxu Chen, Hongzhi Yin, Xiangguo Sun, Tong Chen, Bogdan Gabrys, Katarzyna Musial

摘要：跨平臺的賬號匹配在社交網絡分析中發揮著重要作用，并且有利于廣泛的應用。然而，現有的方法要么嚴重依賴于高質量的用戶生成內容(包括用戶興趣模型)，要么只關注網絡拓撲結構，存在數據不足的問題，這使得研究這個方向變得很困難。為了解決這一問題，我們提出了一種新的框架，該框架統一考慮了局部網絡結構和超圖結構上的多級圖卷積。該方法克服了現有工作中數據不足的問題，并且不一定依賴于用戶的人口統計信息。此外，為了使所提出的方法能夠處理大規模社交網絡，我們提出了一種兩階段的空間協調機制，在基于網絡分區的并行訓練和跨不同社交網絡的帳戶匹配中對齊嵌入空間。我們在兩個大規模的真實社交網絡上進行了廣泛的實驗。實驗結果表明，該方法的性能比現有的模型有較大幅度的提高。

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2. GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training

作者：Jiezhong Qiu, Qibin Chen, Yuxiao Dong, Jing Zhang, Hongxia Yang, Ming Ding, Kuansan Wang, Jie Tang

摘要：圖表示學習已經成為解決現實問題的一種強有力的技術。包括節點分類、相似性搜索、圖分類和鏈接預測在內的各種下游圖學習任務都受益于它的最新發展。然而，關于圖表示學習的現有技術集中于領域特定的問題，并為每個圖訓練專用模型，這通常不可轉移到領域之外的數據。受自然語言處理和計算機視覺在預訓練方面的最新進展的啟發，我們設計了圖對比編碼(Graph Contrastive Coding，GCC)一個無監督的圖表示學習框架來捕捉跨多個網絡的通用網絡拓撲屬性。我們將GCC的預訓練任務設計為網絡內部和網絡之間的子圖級別的實例判斷，并利用對比學習來增強模型學習內在的和可遷移的結構表征能力。我們在三個圖學習任務和十個圖數據集上進行了廣泛的實驗。結果表明，GCC在一組不同的數據集上進行預訓練，可以獲得與從頭開始的特定任務訓練的方法相媲美或更好的性能。這表明，預訓練和微調范式對圖表示學習具有巨大的潛力。

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3. GHashing: Semantic Graph Hashing for Approximate Similarity Search in Graph Databases

作者：Zongyue Qin, Yunsheng Bai, Yizhou Sun

摘要：圖相似搜索的目的是根據給定的鄰近度，即圖編輯距離(GED)，在圖形數據庫中找到與查詢最相似的圖。這是一個被廣泛研究但仍具有挑戰性的問題。大多數研究都是基于剪枝驗證框架，該框架首先對非看好的圖進行剪枝，然后在較小的候選集上進行驗證。現有的方法能夠管理具有數千或數萬個圖的數據庫，但由于其精確的剪枝策略，無法擴展到更大的數據庫。受到最近基于深度學習的語義哈希（semantic hashing）在圖像和文檔檢索中的成功應用的啟發，我們提出了一種新的基于圖神經網絡(GNN)的語義哈希，即GHash，用于近似剪枝。我們首先用真實的GED結果訓練GNN，以便它學習生成嵌入和哈希碼，以保持圖之間的GED。然后建立哈希索引以實現恒定時間內的圖查找。在回答一個查詢時，我們使用哈希碼和連續嵌入作為兩級剪枝來檢索最有希望的候選對象，并將這些候選對象發送到精確的求解器進行最終驗證。由于我們的圖哈希技術利用了近似剪枝策略，與現有方法相比，我們的方法在保持高召回率的同時，實現了顯著更快的查詢時間。實驗表明，該方法的平均速度是目前唯一適用于百萬級數據庫的基線算法的20倍，這表明GHash算法成功地為解決大規模圖形數據庫的圖搜索問題提供了新的方向。

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4. Graph Structural-topic Neural Network

作者：Qingqing Long, Yilun Jin, Guojie Song, Yi Li, Wei Lin

摘要：圖卷積網絡(GCNS)通過有效地收集節點的局部特征，取得了巨大的成功。然而，GCNS通常更多地關注節點特征，而較少關注鄰域內的圖結構，特別是高階結構模式。然而，這種局部結構模式被顯示為許多領域中的節點屬性。此外，由于網絡很復雜，每個節點的鄰域由各種節點和結構模式的混合組成，不只是單個模式，所有這些模式上的分布都很重要。相應地，在本文中，我們提出了圖結構主題神經網絡，簡稱GraphSTONE，這是一種利用圖的主題模型的GCN模型，使得結構主題廣泛地從概率的角度捕捉指示性的圖結構，而不僅僅是幾個結構。具體地說，我們使用 anonymous walks和Graph Anchor LDA(一種LDA的變體，首先選擇重要的結構模式)在圖上建立主題模型，以降低復雜性并高效地生成結構主題。此外，我們設計了多視圖GCNS來統一節點特征和結構主題特征，并利用結構主題來指導聚合。我們通過定量和定性實驗對我們的模型進行了評估，我們的模型表現出良好的性能、高效率和清晰的可解釋性。

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5. Minimal Variance Sampling with Provable Guarantees for Fast Training of Graph Neural Networks

作者：Weilin Cong, Rana Forsati, Mahmut Kandemir, Mehrdad Mahdavi

摘要：抽樣方法(如節點抽樣、分層抽樣或子圖抽樣)已成為加速大規模圖神經網絡(GNNs)訓練不可缺少的策略。然而，現有的抽樣方法大多基于圖的結構信息，忽略了最優化的動態性，導致隨機梯度估計的方差較大。高方差問題在非常大的圖中可能非常明顯，它會導致收斂速度慢和泛化能力差。本文從理論上分析了抽樣方法的方差，指出由于經驗風險的復合結構，任何抽樣方法的方差都可以分解為前向階段的嵌入近似方差和后向階段的隨機梯度方差，這兩種方差都必須減小，才能獲得較快的收斂速度。我們提出了一種解耦的方差減小策略，利用(近似)梯度信息自適應地對方差最小的節點進行采樣，并顯式地減小了嵌入近似引入的方差。理論和實驗表明，與現有方法相比，該方法即使在小批量情況下也具有更快的收斂速度和更好的泛化能力。

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【導讀】作為CCF推薦的A類國際學術會議，International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval（國際計算機學會信息檢索大會，簡稱 SIGIR）在信息檢索領域享有很高的學術聲譽，每年都會吸引全球眾多專業人士參與。今年的 SIGIR 2020計劃將于 2020年7月25日~30日在中國西安舉行。本次大會共有555篇長文投稿，僅有147篇長文被錄用，錄用率約26%。專知小編提前為大家整理了六篇SIGIR 2020 基于圖神經網絡的推薦（GNN+RS）相關論文，這六篇論文分別出自中科大何向南老師和和昆士蘭大學陰紅志老師團隊，供大家參考——捆綁推薦、Disentangled GCF、服裝推薦、多行為推薦、全局屬性GNN

CVPR2020SGNN、CVPR2020GNN_Part2、CVPR2020GNN_Part1、WWW2020GNN_Part1、AAAI2020GNN、ACMMM2019GNN、CIKM2019GNN、ICLR2020GNN、EMNLP2019GNN、ICCV2019GNN_Part2、ICCV2019GNN_Part1、NIPS2019GNN、IJCAI2019GNN_Part1、IJCAI2019GNN_Part2、KDD2019GNN、ACL2019GNN、CVPR2019GNN

1. Bundle Recommendation with Graph Convolutional Networks

作者：Jianxin Chang, Chen Gao, Xiangnan He, Yong Li, Depeng Jin

摘要：捆綁推薦（Bundle recommendation ）旨在推薦一組商品供用戶整體消費。現有的解決方案通過共享模型參數或多任務學習的方式將用戶項目交互建模集成到捆綁推薦中，然而，這些方法不能顯式建模項目與捆綁包（bundles）之間的隸屬關系，不能探索用戶選擇捆綁包時的決策。在這項工作中，我們提出了一個用于捆綁推薦的圖神經網絡模型BGCN(Bundle Graph Convolutional Network)。BGCN將用戶-項目交互、用戶-捆綁包交互和捆綁包-項目從屬關系統一到一個異構圖中。以項目節點為橋梁，在用戶節點和捆綁包節點之間進行圖卷積傳播，使學習到的表示能夠捕捉到項目級的語義。通過基于hard-negative采樣器的訓練，可以進一步區分用戶對相似捆綁包的細粒度偏好。在兩個真實數據集上的實驗結果表明，BGCN的性能有很高的提升，其性能比最新的基線高出10.77%到23.18%。

網址： //arxiv.org/abs/2005.03475

2. Disentangled Graph Collaborative Filtering

作者：Xiang Wang, Hongye Jin, An Zhang, Xiangnan He, Tong Xu, Tat-Seng Chua

摘要：從交互數據中學習用戶和項目的信息表示對于協同過濾(CF)至關重要。當前的嵌入函數利用用戶-項目關系來豐富表示，從單個用戶-項目實例演變為整體交互圖。然而，這些方法在很大程度上以統一的方式對關系進行建模，而忽略了用戶采用這些項目的意圖的多樣性，這可能是為了打發時間，為了興趣，或者為其他人(如家庭)購物。這種統一的對用戶興趣建模的方法很容易導致次優表示，不能對不同的關系建模并在表示中分清用戶意圖。在這項工作中，我們特別關注用戶意圖細粒度上的用戶-項目關系。因此，我們設計了一種新的模型- Disentangled圖協同過濾(Disentangled Graph Collaborative Filtering ,DGCF)，來理清這些因素并產生disentangled的表示。具體地說，通過在每個用戶-項目交互意圖上的分布建模，我們迭代地細化意圖感知的交互圖和表示。同時，我們鼓勵不同的意圖獨立。這將生成disentangled的表示，有效地提取與每個意圖相關的信息。我們在三個基準數據集上進行了廣泛的實驗，DGCF與NGCF、DisenGCN和MacridV AE這幾個最先進的模型相比取得了顯著的改進。進一步的分析揭示了DGCF在分解用戶意圖和表示的可解釋性方面的優勢。

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3. GCN-Based User Representation Learning for Unifying Robust Recommendation and Fraudster Detection

作者：Shijie Zhang, Hongzhi Yin, Tong Chen, Quoc Viet Nguyen Hung, Zi Huang, Lizhen Cui

摘要：近年來，推薦系統已經成為所有電子商務平臺中不可缺少的功能。推薦系統的審查評級數據通常來自開放平臺，這可能會吸引一群惡意用戶故意插入虛假反饋，試圖使推薦系統偏向于他們。此類攻擊的存在可能會違反高質量數據始終可用的建模假設，而這些數據確實會影響用戶的興趣和偏好。因此，構建一個即使在攻擊下也能產生穩定推薦的健壯推薦系統具有重要的現實意義。本文提出了一種基于GCN的用戶表示學習框架GraphRf，該框架能夠統一地進行穩健的推薦和欺詐者檢測。在其端到端學習過程中，用戶在欺詐者檢測模塊中被識別為欺詐者的概率自動確定該用戶的評級數據在推薦模塊中的貢獻；而在推薦模塊中輸出的預測誤差作為欺詐者檢測模塊中的重要特征。因此，這兩個組成部分可以相互促進。經過大量的實驗，實驗結果表明我們的GraphRf在魯棒評級預測和欺詐者檢測這兩個任務中具有優勢。此外，所提出的GraphRf被驗證為對現有推薦系統上的各種攻擊具有更強的魯棒性。

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4. Hierarchical Fashion Graph Network for Personalized Outfit Recommendation

作者：Xingchen Li, Xiang Wang, Xiangnan He, Long Chen, Jun Xiao, Tat-Seng Chua

摘要：服裝推薦越來越受到網購服務商和時尚界的關注。與向用戶推薦單個單品(例如，朋友或圖片)的其他場景(例如，社交網絡或內容共享)不同，服裝推薦預測用戶對一組匹配良好的時尚單品的偏好。因此，進行高質量的個性化服裝推薦應滿足兩個要求：1)時尚單品的良好兼容性；2)與用戶偏好的一致性。然而，目前的研究主要集中在其中一個需求上，只考慮了用戶-全套服裝（outfit）或全套服裝-項目的關系，從而容易導致次優表示，限制了性能。在這項工作中，我們統一了兩個任務，服裝兼容性建模和個性化服裝推薦。為此，我們開發了一個新的框架，層次時尚圖網絡(HFGN)，用于同時建模用戶、商品和成套服裝之間的關系。特別地，我們構建了一個基于用戶-全套服裝交互和全套服裝-項目映射的層次結構。然后，我們從最近的圖神經網絡中得到啟發，在這種層次圖上使用嵌入傳播，從而將項目信息聚合到一個服裝表示中，然后通過他/她的歷史服裝來提煉用戶的表示。此外，我們還對這兩個任務進行了聯合訓練，以優化這些表示。為了證明HFGN的有效性，我們在一個基準數據集上進行了廣泛的實驗，HFGN在NGNN和FHN等最先進的兼容性匹配模型基礎上取得了顯著的改進。

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5. Multi-behavior Recommendation with Graph Convolutional Networks

作者：Bowen Jin, Chen Gao, Xiangnan He, Depeng Jin, Yong Li

摘要：傳統的推薦模型通常只使用一種類型的用戶-項目交互，面臨著嚴重的數據稀疏或冷啟動問題。利用多種類型的用戶-項目交互(例如：點擊和收藏)的多行為推薦可以作為一種有效的解決方案。早期的多行為推薦研究未能捕捉到行為對目標行為的不同程度的影響。它們也忽略了多行為數據中隱含的行為語義。這兩個限制都使得數據不能被充分利用來提高對目標行為的推薦性能。在這項工作中，我們創新性地構造了一個統一的圖來表示多行為數據，并提出了一種新的模型--多行為圖卷積網絡(Multi-Behavior Graph Convolutional Network，MBGCN)。MBGCN通過用戶-項目傳播層學習行為強度，通過項目-項目傳播層捕獲行為語義，較好地解決了現有工作的局限性。在兩個真實數據集上的實驗結果驗證了該模型在挖掘多行為數據方面的有效性。我們的模型在兩個數據集上的性能分別比最優基線高25.02%和6.51%。對冷啟動用戶的進一步研究證實了該模型的實用性。

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6. GAG: Global Atributed Graph Neural Network for Streaming Session-based Recommendation

作者：Ruihong Qiu, Hongzhi Yin, Zi Huang, Tong Chen

摘要：基于流會話的推薦(Streaming session-based recommendation，SSR)是一項具有挑戰性的任務，它要求推薦器系統在流媒體場景（streaming scenario）中進行基于會話的推薦(SR)。在電子商務和社交媒體的現實應用中，在一定時間內產生的一系列用戶-項目交互被分組為一個會話，這些會話以流的形式連續到達。最近的SR研究大多集中在靜態集合上，即首先獲取訓練數據，然后使用該集合來訓練基于會話的推薦器模型。他們需要對整個數據集進行幾個epoch的訓練，這在流式設置下是不可行的。此外，由于對用戶信息的忽視或簡單使用，它們很難很好地捕捉到用戶的長期興趣。雖然最近已經提出了一些流推薦策略，但它們是針對個人交互流而不是會話流而設計的。本文提出了一種求解SSR問題的帶有Wasserstein 庫的全局屬性圖(GAG)神經網絡模型。一方面，當新的會話到達時，基于當前會話及其關聯用戶構造具有全局屬性的會話圖。因此，GAG可以同時考慮全局屬性和當前會話，以了解會話和用戶的更全面的表示，從而在推薦中產生更好的性能。另一方面，為了適應流會話場景，提出了Wasserstein庫來幫助保存歷史數據的代表性草圖。在兩個真實數據集上進行了擴展實驗，驗證了GAG模型與最新方法相比的優越性。

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領域適應(DA)提供了重用數據和模型用于新問題領域的有價值的方法。然而，對于具有不同數據可用性的時間序列數據，還沒有考慮到健壯的技術。在本文中，我們做出了三個主要貢獻來填補這一空白。我們提出了一種新的時間序列數據卷積深度域自適應模型(CoDATS)，該模型在現實傳感器數據基準上顯著提高了最先進的DA策略的準確性和訓練時間。通過利用來自多個源域的數據，我們增加了CoDATS的有用性，從而進一步提高了與以前的單源方法相比的準確性，特別是在域之間具有高度可變性的復雜時間序列數據集上。其次，我們提出了一種新的弱監督域自適應(DA-WS)方法，利用目標域標簽分布形式的弱監督，這可能比其他數據標簽更容易收集。第三，我們對不同的真實數據集進行了綜合實驗，以評估我們的域適應和弱監督方法的有效性。結果表明，用于單源DA的CoDATS比最先進的方法有了顯著的改進，并且我們使用來自多個源域和弱監督信號的數據實現了額外的準確性改進。

數據挖掘領域的國際會議WSDM將于2020年2月3日-2月7日在美國休斯敦召開，WSDM 2020全稱為第13屆國際互聯網搜索與數據挖掘會議（The 13th International Conference on Web Search and Data Mining, WSDM 2020）。WSDM是CCF推薦的B類國際學術會議，由SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四個專委會協調籌辦，在互聯網搜索、數據挖掘領域享有較高學術聲譽。這次會議共收到來自615篇長文投稿，僅有91篇長文被錄用，錄用率約15%。

為此小編特意整理了近期五篇圖神經網絡（GNN）相關的接收論文，讓大家先睹為快。

1. A Structural Graph Representation Learning Framework

作者：Ryan A. Rossi, Nesreen K. Ahmed, Eunyee Koh, Sungchul Kim, Anup Rao and Yasin Abbasi-Yadkori;

摘要：許多基于圖的機器學習任務的成功在很大程度上取決于從圖數據中學習到的適當表示。大多數工作都集中在于學習保留鄰近性的節點嵌入，而不是保留節點之間結構相似性的基于結構的嵌入。這些方法無法捕獲對基于結構的應用程序(如web日志中的visitor stitching)至關重要的高階結構依賴和連接模式。在這項工作中，我們闡述了高階網絡表示學習，并提出了一個稱為HONE的通用框架，用于通過節點鄰域中的子圖模式(network motifs, graphlet orbits/positions)從網絡中學習這種結構性節點嵌入。HONE引入了一種通用的diffusion機制和一種節省空間的方法，該方法避免了使用k-step線性算子來顯式構造k-step motif-based矩陣。此外，HONE被證明是快速和有效的，最壞情況下的時間復雜度幾乎是線性的。實驗結果表明，該算法能有效地處理大量的網絡日志數據，包括鏈接預測和visitor stitching。

網址： //ryanrossi.com/pubs/WSDM20-structural-node-embedding-framework.pdf

2. Initialization for Network Embedding: A Graph Partition Approach

作者：Wenqing Lin, Feng He, Faqiang Zhang, Xu Cheng and Hongyun Cai;

摘要：網絡嵌入已經在文獻中得到了深入的研究，并廣泛用于各種應用中，如鏈接預測和節點分類。盡管先前的工作集中在新算法的設計上或針對各種問題設置進行了量身定制，但常常忽略了學習過程中對初始化策略的討論。在這項工作中，我們解決了這個重要的網絡嵌入初始化問題，它可以顯著地提高算法的有效性和效率。具體來說，我們首先利用graph partition技術將圖劃分為幾個不相交的子集，然后基于這些partition構造一個abstract graph。我們通過計算abstract graph上的網絡嵌入，得到圖中每個節點的嵌入初始化，abstract graph上的網絡嵌入比輸入圖小得多，然后將嵌入傳播到輸入圖的節點中。通過對各種數據集的大量實驗，我們證明了我們的初始化技術顯著提高了最先進算法在鏈接預測和節點分類方面的性能，分別提高了7.76%和8.74%。此外，我們證明了初始化技術至少減少了20%的運行時間。

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3. Dynamic graph representation learning via self-attention networks

作者：Aravind Sankar, Yanhong Wu, Liang Gou, Wei Zhang and Hao Yang;

摘要：學習圖中節點的潛在表示是一項重要且普遍存在的任務，在鏈接預測、節點分類和圖可視化等領域有著廣泛的應用。以往的圖表示學習方法主要集中在靜態圖上，而現實世界中的很多圖都是動態的、隨時間變化的。在這篇論文中，我們提出了Dynamic Self-Attention Network (DySAT)，這是一種新型的神經架構，它操作在動態圖上，并學習節點表示，以捕捉結構特性和時間演化模式。具體來說，DySAT通過在兩個維度(結構鄰域和時間動態)上聯合使用self-attention層來計算節點表示。我們對兩類圖進行了鏈接預測實驗：通信網絡和二分評級網絡。我們的實驗結果表明，DySAT在幾種不同的最先進的圖嵌入baseline上有顯著的性能提升。

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4. Relation Learning on Social Networks with Multi-Modal Graph Edge Variational Autoencoders

作者：Carl Yang, Jieyu Zhang, Haonan Wang, Sha Li, Myungwan Kim, Ma? Walker, Yiou Xiao and Jiawei Han;

摘要：盡管節點語義已在社交網絡中得到了廣泛的探索，但對邊緣語義即社會關系的研究很少受到關注。理想的邊緣語義不僅應該顯示兩個用戶是連接的，而且還應該說明他么為什么彼此認識以及共享什么。然而，由于嘈雜的多模態信號和有限的用戶生成的ground-truth標簽，社交網絡中的關系往往很難分析。

在這項工作中，我們的目標是開發一個統一的且有原則的框架，通過在有噪聲和不完整數據存在的情況下整合多模態信號，將用戶關系描述為社交網絡中的邊緣語義。我們的框架對于半監督或無監督的情況也是靈活的。具體地說，我們假定每個用戶鏈接下的多個關系的潛在分布，并使用多模態圖邊緣變分自動編碼器來學習它們。我們用一個圖卷積網絡對網絡數據進行編碼，用多個重構網絡對任意信號進行解碼。在兩個公開的DBLP author network和兩個internal LinkedIn member network上的大量實驗和案例研究證明了我們提出的模型的優越性和有效性。

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5. Robust Graph Neural Network Against Poisoning Attacks via Transfer Learning

作者：Xianfeng Tang, Yandong Li, Yiwei Sun, Huaxiu Yao, Prasenjit Mitra and Suhang Wang;

摘要：圖神經網絡(GNNs)有著廣泛的應用。然而，他們在對抗攻擊的魯棒性方面是不行的。先前的研究表明，對圖拓撲或節點特征使用不明顯的修改會大大降低GNN的性能。設計強大的圖神經網絡以防止poisoning attack是一項非常具有挑戰性的工作。現有工作的目標是僅使用poisoned圖來減少adversarial edge的負面影響，這是次優的，因為它們無法區分adversarial edge和normal edge。另一方面，來自與目標poisoned圖類似領域的clean圖在現實世界中通常是可用的。通過擾動這些clean圖，我們創建了監督知識來訓練檢測adversarial edge的能力，從而提高了GNN的魯棒性。然而，現有的工作忽略了這種clean圖的潛力。為此，我們研究了一個新的問題，通過研究clean圖來提高GNNs對poisoning attack的魯棒性。具體而言，我們提出了PA-GNN，它基于一種懲罰性聚合機制，通過分配較低的注意力系數來直接限制adversarial edge的負面影響。為了優化一個poisoned圖的PA-GNN，我們設計了一種meta-optimization算法，訓練PA-GNN使用clean圖和其adversarial圖懲罰擾動，并將這種能力遷移到poisoned圖上，以提高PA-GNN的魯棒性。在四個真實數據集上的實驗結果證明了PA-GNN對圖數據poisoning attack的魯棒性。

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論文鏈接： 提取碼：uzby

1、Graph Convolutional Networks using Heat Kernel for Semi-supervised Learning

作者：Bingbing Xu , Huawei Shen , Qi Cao , Keting Cen and Xueqi Cheng;

摘要：圖卷積網絡在圖結構數據的半監督學習中取得了顯著的成功。基于圖的半監督學習的關鍵是捕捉由圖結構施加于節點上的標簽或特征的平滑性。以往的方法，包括spectral方法和spatial方法，都致力于將圖卷積定義為相鄰節點上的加權平均，然后學習圖卷積核，利用平滑度來提高基于圖的半監督學習的性能。一個開放的挑戰是如何確定合適的鄰域來反映圖結構中表現出來的平滑相關信息。在本文中，我們提出了GraphHeat，利用heat kernel來增強低頻濾波器，并在圖上的信號變化中增強平滑性。GraphHeat利用熱擴散下目標節點的局部結構靈活地確定其相鄰節點，而不受先前方法所受的順序約束。GraphHeat在三個基準數據集(Cora、Citeseer和Pubmed)上實現了基于圖的半監督分類，并取得了最先進的結果。

網址：//www.ijcai.org/proceedings/2019/0267.pdf

2、Graph WaveNet for Deep Spatial-Temporal Graph Modeling

作者：Zonghan Wu , Shirui Pan , Guodong Long, Jing Jiang, Chengqi Zhang;

摘要：時空圖（Spatial-temporal graph）建模是分析系統中各組成部分的空間關系和時間趨勢的一項重要工作。假設實體之間的底層關系是預先確定的，現有的方法主要捕獲固定圖結構上的空間依賴關系。但是，顯式圖形結構（關系）不一定反映真實的依賴關系，并且由于數據中的不完整連接可能會丟失真正的關系。此外，現有的方法無法捕捉時間趨勢，因為這些方法中使用的RNNs或CNNs不能捕捉long-range的時間序列。為了克服這些局限性，本文提出了一種新的圖神經網絡結構—Graph WaveNet，用于時空圖的建模。通過開發一種新的自適應依賴矩陣，并通過節點嵌入學習，該模型可以精確地捕捉數據中隱藏的空間依賴關系。利用stacked dilated一維卷積分量，其接收域隨著層數的增加呈指數增長，Graph WaveNet能夠處理非常長的序列。這兩個組件無縫集成在一個統一的框架中，整個框架以端到端方式學習。在METR-LA和PEMS-BAY這兩個公共交通網絡數據集上的實驗結果表明，該算法具有優越的性能。

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3、Hierarchical Graph Convolutional Networks for Semi-supervised Node Classification

作者：Fenyu Hu, Yanqiao Zhu, Shu Wu, Liang Wang and Tieniu Tan;

摘要：圖卷積網絡(GCNs)已成功地應用于網絡挖掘的節點分類任務中。然而，這些基于鄰域聚合的模型大多比較淺顯，缺乏“graph pooling”機制，無法獲得足夠的全局信息。為了增加感受野，我們提出了一種新的深度層次圖卷積網絡（H-GCN）用于半監督節點分類。H-GCN首先重復地將結構相似的節點聚合到超節點，然后將粗糙的圖細化為原始圖，以恢復每個節點的表示形式。該粗糙化方法不只是簡單地聚合一個或兩個hop的鄰域信息，而是擴展了每個節點的接受域，從而獲得更多的全局信息。提出的H-GCN模型在各種公共基準圖數據集上表現出較強的經驗性能，性能優于目前最先進的方法，在精度方面獲得了高達5.9%的性能提升。此外，當只提供少量帶標簽的樣本時，我們的模型得到了實質性的改進。

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4、AddGraph: Anomaly Detection in Dynamic Graph Using Attention-based Temporal GCN

作者：Li Zheng, Zhenpeng Li, Jian Li, Zhao Li and Jun Gao;

摘要：動態圖中的異常檢測在許多不同的應用場景中都是非常關鍵的，例如推薦系統，但由于異常的高靈活性和缺乏足夠的標記數據，也帶來了巨大的挑戰。在學習異常模式時，最好考慮所有可能的提示，包括結構、內容和時間特征，而不是對部分特征使用啟發式規則。在本文中，我們提出了AddGraph，一個使用extended temporal GCN（Graph Convolutional Network，圖卷積網絡）和注意力模型的端到端異常邊緣檢測框架，它可以同時捕獲動態圖中的長期模式和短期模式。為了解決顯式標注數據不足的問題，我們采用了選擇性負采樣和邊際損失的方法，對AddGraph進行半監督訓練。我們在實際數據集上進行了大量的實驗，并證明了AddGraph在異常檢測方面可以明顯優于最先進的方法。

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5、Dual Self-Paced Graph Convolutional Network: Towards Reducing Attribute Distortions Induced by Topology

作者：Liang Yang, Zhiyang Chen, Junhua Gu and Yuanfang Guo;

摘要：基于圖卷積神經網絡(GCNNs)的半監督節點分類的成功，歸功于其拓撲上的特征平滑(傳播)。然而，利用拓撲信息可能會干擾特征。這種失真將導致節點的一定量的錯誤分類，這可以僅用特征正確地預測。通過分析邊緣在特征傳播中的影響，連接具有相似特征的兩個節點的簡單邊緣應該在訓練過程中優先于根據curriculum learning的復雜邊緣。為了在充分挖掘屬性信息潛力的同時減少拓撲結構引起的失真，我們提出了Dual Self-Paced圖卷積網絡(DSP-GCN)。具體來說，在節點級self-paced learning中，將具有可信預測標簽的無標簽節點逐步添加到訓練集中，而在邊緣級self-paced learning中，在訓練過程中，將邊緣從簡單的邊緣逐漸添加到復雜的邊緣到圖中。這兩種學習策略通過對邊緣和無標簽節點的選擇進行耦合，實現了相互增強。在多個實際網絡上進行了transductive半監督節點分類的實驗結果表明，我們提出的DSP-GCN在僅使用一個圖卷積層的情況下，成功地減少了拓撲引起的特征失真，同時具有較好的性能。

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6、Masked Graph Convolutional Network

作者：Liang Yang, Fan Wu, Yingkui Wang, Junhua Gu and Yuanfang Guo;

摘要：半監督分類是機器學習領域中處理結構化和非結構化數據的一項基本技術。傳統的基于特征圖的半監督分類方法在通常由數據特征構造的圖上傳播標簽，而圖卷積神經網絡在真實圖拓撲上平滑節點屬性，即傳播特征。本文從傳播的角度對其進行了解釋，并將其分為基于對稱傳播和基于非對稱傳播的方法。從傳播的角度看，傳統的方法和基于網絡的方法都是在圖上傳播特定的對象。然而，與標簽傳播不同的是，直覺上“連接的數據樣本在特征方面趨于相似”，在特征傳播中僅部分有效。因此，提出了一種masked圖卷積網絡（Masked GCN），它只是根據一個masking indicator將一部分特征傳播給鄰居，這是通過聯合考慮局部鄰域中的特征分布和對對分類結果的影響而為每個節點學習的。在傳transductive和inductive節點分類任務上的大量實驗證明了該方法的優越性。

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7、Learning Image-Specific Attributes by Hyperbolic Neighborhood Graph Propagation

作者：Xiaofeng Xu, Ivor W. Tsang, Xiaofeng Cao, Ruiheng Zhang and Chuancai Liu;

摘要：特征作為視覺目標描述的一種語義表示，在各種計算機視覺任務中得到了廣泛的應用。在現有的基于特征的研究中，通常采用類特定特征(class-specific attributes, CSA)，這是類級別的標注，由于其對每個類的標注成本較低，而不是對每個單獨的圖像進行標注。然而，由于標注錯誤和單個圖像的多樣性，class-specific的特征通常是有噪聲的。因此，我們希望從原始的class-specific特征中獲得特定于圖像的特征(image-specific，ISA)，即image level標注。在本文中，我們提出了通過基于圖的特征傳播來學習image-specific的特征。考慮到雙曲幾何的內在屬性，其距離呈指數擴展，構造雙曲線鄰域圖（HNG）來表征樣本之間的關系。基于HNG，我們定義了每個樣本的鄰域一致性，以識別不一致的樣本。然后，根據HNG中不一致的樣本的鄰居對其進行細化。在5個基準數據集上的大量實驗表明，在zero-shot目標分類任務中，學習的image-specific的特征明顯優于原始的class-specific的特征。

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