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題目： MEMORY-BASED GRAPH NETWORKS

摘 要:

圖神經網絡是一類對任意拓撲結構的數據進行操作的深度模型。我們為GNNs引入了一個有效的記憶層，它可以聯合學習節點表示并對圖進行粗化。在此基礎上，我們還引入了兩個新的網絡:基于記憶的GNN (MemGNN)和可以學習層次圖表示的圖存儲網絡(GMN)。實驗結果表明，所提出的模型在9個圖分類和回歸基準中有8個達到了最新的結果。我們也證明了這些表示學習可以對應于分子數據中的化學特征。

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。

網址：

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。

網址：

論文鏈接： 提取碼：uzby

題目： Representation Learning on Graphs: Methods and Applications

摘要：

圖機器學習是一項重要且普遍存在的任務，其應用范圍從藥物設計到社交網絡中的友情推薦。這個領域的主要挑戰是找到一種表示或編碼圖形結構的方法，以便機器學習模型能夠輕松地利用它。傳統上，機器學習方法依賴于用戶定義的啟發法來提取對圖的結構信息進行編碼的特征(例如，度統計或內核函數)。然而，近年來，使用基于深度學習和非線性降維的技術，自動學習將圖結構編碼為低維嵌入的方法激增。在這里，我們提供了一個概念上的回顧，在這一領域的關鍵進展，圖表示學習，包括基于矩陣分解的方法，隨機漫步的算法和圖神經網絡。我們回顧了嵌入單個節點的方法以及嵌入整個(子)圖的方法。在此過程中，我們開發了一個統一的框架來描述這些最近的方法，并強調了一些重要的應用程序和未來工作的方向。

作者簡介：

William L. Hamilton是麥吉爾大學計算機科學的助理教授，也是加拿大魁北克Mila AI研究所的CIFAR AI主席。William L. Hamilton開發的機器學習模型可以對這個復雜的、相互聯系的世界進行推理。研究興趣集中在機器學習、網絡科學和自然語言處理的交叉領域，目前的重點是快速發展的圖表示學習和圖神經網絡。

Rex Ying是斯坦福大學計算機科學二年級的博士生，研究主要集中在開發應用于圖形結構數據的機器學習算法。曾致力于開發可擴展到網絡規模數據集的廣義圖卷積網絡，應用于推薦系統、異常檢測和生物學。

題目： Attention Models in Graphs: A Survey

摘要： 圖結構數據自然地出現在許多不同的應用領域。通過將數據表示為圖形，我們可以捕獲實體（即節點）以及它們之間的關系（即邊）。許多有用的見解可以從圖形結構的數據中得到，這一點已被越來越多的關注于圖形挖掘的工作所證明。然而，在現實世界中，圖可以是大的-有許多復雜的模式-和噪聲，這可能會給有效的圖挖掘帶來問題。解決這一問題的一個有效方法是將“注意力”融入到圖挖掘解決方案中。注意機制允許一個方法關注圖中與任務相關的部分，幫助它做出更好的決策。在這項工作中，我們對圖形注意模型這一新興領域的文獻進行了全面而集中的調查。我們介紹了三個直觀的分類組現有的工作。它們基于問題設置（輸入和輸出類型）、使用的注意機制類型和任務（例如，圖形分類、鏈接預測等）。我們通過詳細的例子來激勵我們的分類法，并使用每種方法從一個獨特的角度來調查競爭方法。最后，我們強調了該領域的幾個挑戰，并討論了未來工作的前景。

作者簡介： Ryan A. Rossi，目前在Adobe Research工作，研究領域是機器學習；涉及社會和物理現象中的大型復雜關系（網絡/圖形）數據的理論、算法和應用。在普渡大學獲得了計算機科學博士和碩士學位。

Nesreen K. Ahmed，英特爾實驗室的高級研究員。她在普渡大學計算機科學系獲得博士學位，在普渡大學獲得統計學和計算機科學碩士學位。研究方向是機器學習和數據挖掘，涵蓋了大規模圖挖掘、統計機器學習的理論和算法，以及它們在社會和信息網絡中的應用。

題目： Network Representation Learning: A Survey

摘要：

隨著信息技術的廣泛應用，信息網絡越來越受到人們的歡迎，它可以捕獲各種學科之間的復雜關系，如社交網絡、引用網絡、電信網絡和生物網絡。對這些網絡的分析揭示了社會生活的不同方面，如社會結構、信息傳播和交流模式。然而，在現實中，大規模的信息網絡往往使網絡分析任務計算昂貴或難以處理。網絡表示學習是近年來提出的一種新的學習范式，通過保留網絡拓撲結構、頂點內容和其它邊信息，將網絡頂點嵌入到低維向量空間中。這有助于在新的向量空間中方便地處理原始網絡，以便進行進一步的分析。在這項調查中，我們全面回顧了目前在數據挖掘和機器學習領域的網絡表示學習的文獻。我們提出了新的分類法來分類和總結最先進的網絡表示學習技術，根據潛在的學習機制、要保留的網絡信息、以及算法設計和方法。我們總結了用于驗證網絡表示學習的評估協議，包括已發布的基準數據集、評估方法和開源算法。我們還進行了實證研究，以比較代表性的算法對常見數據集的性能，并分析其計算復雜性。最后，我們提出有希望的研究方向，以促進未來的研究。

作者簡介：

Xingquan Zhu是佛羅里達大西洋大學計算機與電氣工程和計算機科學系的教授，在中國上海復旦大學獲得了計算機科學博士學位。曾在多家研究機構和大學工作過，包括微軟亞洲研究院(實習)、普渡大學、佛蒙特大學和悉尼科技大學。主要研究方向:數據挖掘、機器學習、多媒體系統、生物信息學。

論文題目： Graph Convolutional Networks with Motif-based Attention

論文摘要：

深度卷積神經網絡在計算機視覺和語音識別領域的成功，使得研究人員開始研究該體系結構對圖結構數據的泛化。最近提出的一種稱為圖卷積網絡的方法能夠在節點分類方面取得最新的成果。然而，由于所提出的方法依賴于spectral圖卷積的局部一階近似，因此無法捕獲圖中節點間的高階相互作用。在這項工作中，我們提出了一個motif-based的圖注意力模型，稱為Motif Convolutional Networks，它通過使用加權多跳motif鄰接矩陣來捕獲高階鄰域，從而泛華了過去的方法。一個新的注意力機制被用來允許每個單獨的節點選擇最相關的鄰居來應用它的過濾器。我們在不同領域(社會網絡和生物信息學)的圖上評估了我們的方法，結果表明它能夠在半監督節點分類任務上勝過一組有競爭力的基準方法。其他結果證明了attention的有用性，表明不同的節點對不同的高階鄰域進行了優先排序。

論文作者：

John Boaz Lee于2015-1019年在伍斯特理工學院計算機科學系的攻讀博士學位。研究領域包括深度學習、數據挖掘、信息與社會網絡分析、強化學習等。2020年1月，將加入Facebook研究的核心數據科學團隊作為研究科學家。

Ryan A. Rossi目前在Adobe Research工作。研究領域是機器學習，從社會和物理現象跨越理論、算法和大型復雜關系(網絡/圖)數據的應用。在普渡大學獲得了計算機科學的博士和碩士學位。Ryan A. Rossi的論文主要研究關系機器學習和動態網絡數據的挖掘，并且獲得了國家科學基金研究生獎學金(NSF GRFP)、國防科學與工程研究生獎學金(NDSEG)、普渡大學弗雷德里克·n·安德魯斯獎學金以及比爾斯蘭博士學位論文獎學金。還是網絡存儲庫項目的聯合創始人，該項目是第一個具有交互式可視圖形分析功能的數據存儲庫，可以幫助研究人員通過web實時查找、探索和理解圖形數據。

孔祥南的研究興趣集中在數據挖掘和機器學習上，重點在于解決生物醫學和社會應用中的數據科學問題。孔博士對設計算法以解決各種研究領域中的數據多樣性問題特別感興趣，這些領域包括生物醫學研究，社會計算，神經科學和商業智能。他一直致力于神經科學，生物醫學信息學和社交網絡領域的圖形數據挖掘，并且在數據挖掘的頂級會議和期刊上發表了論文，包括KDD，ICDM，SDM，WWW，WSDM，CIKM，TKDE。

論文題目： Initialization for Network Embedding: A Graph Partition Approach

論文摘要： 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。

作者簡介： Wenqing Lin，騰訊高級研究員，新加坡南洋理工大學計算機科學系博士。

論文題目： A Structural Graph Representation Learning Framework

論文摘要： 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。

作者簡介：

Ryan A. Rossi，目前在Adobe Research工作，研究領域是機器學習；涉及社會和物理現象中的大型復雜關系（網絡/圖形）數據的理論、算法和應用。在普渡大學獲得了計算機科學博士和碩士學位。

Nesreen K. Ahmed，英特爾實驗室的高級研究員。我在普渡大學計算機科學系獲得博士學位，在普渡大學獲得統計學和計算機科學碩士學位。研究方向是機器學習和數據挖掘，涵蓋了大規模圖挖掘、統計機器學習的理論和算法，以及它們在社會和信息網絡中的應用。