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【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%。近期一些Paper放出來了，為此，專知小編提前為大家整理了五篇KDD 2020 圖神經網絡（GNN）相關論文，供大家參考。——圖結構學習、多元時間序列預測、負采樣、多任務多視角圖表示學習、多興趣推薦

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. Graph Structure Learning for Robust Graph Neural Networks

作者：Wei Jin, Yao Ma, Xiaorui Liu, Xianfeng Tang, Suhang Wang, Jiliang Tang

摘要：圖神經網絡(GNNs)是圖表示學習的有力工具。但是，最近的研究表明，GNN容易受到精心設計的擾動（稱為對抗攻擊）的攻擊。對抗性攻擊很容易欺騙GNN來預測下游任務。對于對抗攻擊的脆弱性使人們越來越關注在安全關鍵型應用中應用GNN。因此，開發穩健的算法來防御對抗攻擊具有重要意義。防御對抗攻擊的一個自然想法是清理受干擾的圖。很明顯，真實世界的圖共享一些內在屬性。例如，許多現實世界的圖都是低秩和稀疏的，兩個相鄰節點的特征往往是相似的。事實上，我們發現對抗攻擊很可能會違背這些圖的性質。因此，在本文中，我們利用這些特性來防御針對圖的對抗攻擊。特別是，我們提出了一個通用框架Pro-GNN，該框架可以從受這些特性指導的擾動圖中聯合學習結構圖和魯棒圖神經網絡模型。在真實圖上的大量實驗表明，即使在圖受到嚴重干擾的情況下，我們所提出的框架也比現有的防御方法獲得了顯著更好的性能。我們將Pro-GNN的實現發布到我們的DeepRobust存儲庫，以進行對抗性攻擊和防御。

網址： //arxiv.org/pdf/2005.10203.pdf

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2. Connecting the Dots: Multivariate Time Series Forecasting with Graph Neural Networks

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

摘要：多變量時間序列的建模長期以來一直吸引著來自經濟、金融和交通等不同領域的研究人員的關注。多變量時間序列預測背后的一個基本假設是其變量之間相互依賴，但現有方法未能充分利用變量對之間的潛在空間相關性。同時，近些年來，圖神經網絡(GNNs)在處理關系依賴方面表現出了很高的能力。GNN需要定義良好的圖結構來進行信息傳播，這意味著它們不能直接應用于事先不知道依賴關系的多變量時間序列。本文提出了一種專門針對多變量時間序列數據設計的通用圖神經網絡框架。該方法通過圖學習模塊自動提取變量間的單向關系，可以方便地集成變量屬性等外部知識。在此基礎上，提出了一種新的max-hop傳播層和一個dilated inception層來捕捉時間序列中的時間和空間依賴關系。圖學習、圖卷積和時間卷積模塊在端到端框架中聯合學習。實驗結果表明，我們提出的模型在4個基準數據集中的3個數據上優于最新的基線方法，并且在提供額外結構信息的兩個交通數據集上，與其他方法具有同等的性能。

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3. Understanding Negative Sampling in Graph Representation Learning

作者：Zhen Yang, Ming Ding, Chang Zhou, Hongxia Yang, Jingren Zhou, Jie Tang

摘要：在最近的幾年中，對圖表示學習進行了廣泛的研究。盡管它有可能為各種網絡生成連續的嵌入，但是在大型節點集中得到有效高質量的表示仍然具有挑戰性。采樣是實現該性能目標的關鍵點。現有技術通常側重于正向節點對的采樣，而對負向采樣的策略探索不夠。為了彌補這一差距，我們從目標和風險兩個角度系統地分析了負采樣的作用，從理論上論證了負采樣在確定優化目標和結果方差方面與正采樣同等重要。據我們所知，我們是第一個推導該理論并量化負采樣分布應與其正采樣分布成正相關但亞線性相關的方法。在該理論的指導下，我們提出了MCNS，用自對比度近似法近似正分布，并通過Metropolis-Hastings加速負采樣。我們在5個數據集上評估了我們的方法，這些數據集涵蓋了19個實驗設置，涵蓋了廣泛的下游圖學習任務，包括鏈接預測，節點分類和個性化推薦。這些相對全面的實驗結果證明了其穩健性和優越性。

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4. M2GRL: A Multi-task Multi-view Graph Representation Learning Framework for Web-scale Recommender Systems

作者：Menghan Wang, Yujie Lin, Guli Lin, Keping Yang, Xiao-ming Wu

摘要：將圖表示學習與多視圖數據(邊信息)相結合進行推薦是工業上的一種趨勢。現有的大多數方法可以歸類為多視圖表示融合，它們首先構建一個圖，然后將多視圖數據集成到圖中每個節點的單個緊湊表示中。這些方法在工程和算法方面都引起了人們的關注：1)多視圖數據在工業中是豐富而且有用的，并且可能超過單個矢量的容量；2)由于多視圖數據往往來自不同的分布，可能會引入歸納偏置（inductive bias）。在本文中，我們使用一種多視圖表示對齊方法來解決這個問題。特別地，我們提出了一個多任務多視角圖表示學習框架(M2GRL)來學習web級推薦系統中的多視角圖節點表示。M2GRL為每個單視圖數據構造一個圖，從多個圖中學習多個單獨的表示，并執行對齊以建立模型的交叉視圖關系。M2GRL選擇了一種多任務學習范式來聯合學習視圖內表示和交叉視圖關系。此外，M2GRL在訓練過程中利用同方差不確定性自適應地調整任務的損失權重。我們在淘寶部署了M2GRL，并對570億個實例進行了訓練。根據離線指標和在線A/B測試，M2GRL的性能明顯優于其他最先進的算法。對淘寶多樣性推薦的進一步研究表明，利用M2GRL產生的多種表征是有效的，對于不同側重點的各種工業推薦任務來說，M2GRL是一個很有前途的方向。

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5. Controllable Multi-Interest Framework for Recommendation

作者：Yukuo Cen, Jianwei Zhang, Xu Zou, Chang Zhou, Hongxia Yang, Jie Tang

摘要：近年來，由于深度學習的快速發展，神經網絡在電子商務推薦系統中得到了廣泛的應用。我們將推薦系統形式化為一個序列推薦問題，目的是預測可能與用戶交互的下一個項目。最近的研究通常從用戶的行為序列中給出一個整體的嵌入。然而，統一的用戶嵌入不能反映用戶在一段時間內的多個興趣。本文提出了一種新穎的可控多興趣序列推薦框架，稱為ComiRec。我們的多興趣模塊從用戶行為序列中捕獲多個興趣，可用于從大規模項目集中檢索候選項目。然后將這些項目送入聚合模塊以獲得總體推薦。聚合模塊利用一個可控因素來平衡推薦的準確性和多樣性。我們在兩個真實的數據集Amazon和Taobao進行序列推薦實驗。實驗結果表明，我們的框架相對于最新模型取得了重大改進。我們的框架也已成功部署在離線阿里巴巴分布式云平臺上。

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【導讀】作為計算機視覺領域的三大國際頂會之一，IEEE國際計算機視覺與模式識別會議 CVPR 每年都會吸引全球領域眾多專業人士參與。由于受COVID-19疫情影響，原定于6月16日至20日在華盛頓州西雅圖舉行的CVPR 2020將全部改為線上舉行。今年的CVPR有6656篇有效投稿，最終有1470篇論文被接收，接收率為22%左右。之前小編為大家整理過CVPR 2020 GNN 相關論文，這周小編繼續為大家整理了五篇CVPR 2020 圖神經網絡（GNN）相關論文，供大家參考——行為識別、少樣本學習、仿射跳躍連接、多層GCN、3D視頻目標檢測。

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. Disentangling and Unifying Graph Convolutions for Skeleton-Based Action Recognition

作者：Ziyu Liu, Hongwen Zhang, Zhenghao Chen, Zhiyong Wang, Wanli Ouyang

摘要：基于骨架的動作識別算法廣泛使用時空圖對人體動作動態進行建模。為了從這些圖中捕獲魯棒的運動模式，長范圍和多尺度的上下文聚合與時空依賴建模是一個強大的特征提取器的關鍵方面。然而，現有的方法在實現(1)多尺度算子下的無偏差長范圍聯合關系建模和(2)用于捕捉復雜時空依賴的通暢的跨時空信息流方面存在局限性。在這項工作中，我們提出了(1)一種簡單的分解（disentangle）多尺度圖卷積的方法和(2)一種統一的時空圖卷積算子G3D。所提出的多尺度聚合方法理清了不同鄰域中節點對于有效的遠程建模的重要性。所提出的G3D模塊利用密集的跨時空邊作為跳過連接（skip connections），用于在時空圖中直接傳播信息。通過耦合上述提議，我們開發了一個名為MS-G3D的強大的特征提取器，在此基礎上，我們的模型在三個大規模數據集NTU RGB+D60，NTU RGB+D120和Kinetics Skeleton 400上的性能優于以前的最先進方法。

網址： //arxiv.org/pdf/2003.14111.pdf

代碼鏈接： github.com/kenziyuliu/ms-g3d

2. DPGN: Distribution Propagation Graph Network for Few-shot Learning

作者：Ling Yang, Liangliang Li, Zilun Zhang, Xinyu Zhou, Erjin Zhou, Yu Liu

摘要：大多數基于圖網絡的元學習方法都是為實例的instance-level關系進行建模。我們進一步擴展了此思想，以1-vs-N的方式將一個實例與所有其他實例的分布級關系明確建模。我們提出了一種新的少樣本學習方法--分布傳播圖網絡(DPGN)。它既表達了每個少樣本學習任務中的分布層次關系，又表達了實例層次關系。為了將所有實例的分布層關系和實例層關系結合起來，我們構造了一個由點圖和分布圖組成的對偶全圖網絡，其中每個節點代表一個實例。DPGN采用雙圖結構，在更新時間內將標簽信息從帶標簽的實例傳播到未帶標簽的實例。在少樣本學習的大量基準實驗中，DPGN在監督設置下以5%～12%和在半監督設置下以7%～13%的優勢大大超過了最新的結果。

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3. Geometrically Principled Connections in Graph Neural Networks

作者：Shunwang Gong, Mehdi Bahri, Michael M. Bronstein, Stefanos Zafeiriou

摘要：圖卷積操作為以前認為遙不可及的各種圖形和網格處理任務帶來了深度學習的優勢。隨著他們的持續成功，人們希望設計更強大的體系結構，這通常是將現有的深度學習技術應用于非歐幾里得數據。在這篇文章中，我們認為幾何應該仍然是幾何深度學習這一新興領域創新的主要驅動力。我們將圖神經網絡與廣泛成功的計算機圖形和數據近似模型（徑向基函數（RBF））相關聯。我們推測，與RBF一樣，圖卷積層將從向功能強大的卷積核中添加簡單函數中受益。我們引入了仿射跳躍連接 (affine skip connections)，這是一種通過將全連接層與任意圖卷積算子相結合而形成的一種新的構建塊。通過實驗證明了我們的技術的有效性，并表明性能的提高是參數數量增加的結果。采用仿射跳躍連接的算子在形狀重建、密集形狀對應和圖形分類等每一項任務上的表現都明顯優于它們的基本性能。我們希望我們簡單有效的方法將成為堅實的基準，并有助于簡化圖神經網絡未來的研究。

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4. L^2-GCN: Layer-Wise and Learned Efficient Training of Graph Convolutional Networks

作者：Yuning You, Tianlong Chen, Zhangyang Wang, Yang Shen

摘要：圖卷積網絡(GCN)在許多應用中越來越受歡迎，但在大型圖形數據集上的訓練仍然是出了名的困難。它們需要遞歸地計算鄰居的節點表示。當前的GCN訓練算法要么存在隨層數呈指數增長的高計算成本，要么存在加載整個圖和節點嵌入的高內存使用率問題。本文提出了一種新的高效的GCN分層訓練框架(L-GCN)，該框架將訓練過程中的特征聚合和特征變換分離開來，從而大大降低了時間和存儲復雜度。我們在圖同構框架下給出了L-GCN的理論分析，在溫和的條件下，與代價更高的傳統訓練算法相比L-GCN可以產生同樣強大的GCN。我們進一步提出了L2-GCN，它為每一層學習一個控制器，該控制器可以自動調整L-GCN中每一層的訓練周期。實驗表明，L-GCN比現有技術快至少一個數量級，內存使用量的一致性不依賴于數據集的大小，同時保持了還不錯的預測性能。通過學習控制器，L2-GCN可以將訓練時間進一步減少一半。

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5. LiDAR-based Online 3D Video Object Detection with Graph-based Message Passing and Spatiotemporal Transformer Attention

作者：Junbo Yin, Jianbing Shen, Chenye Guan, Dingfu Zhou, Ruigang Yang

摘要：現有的基于LiDAR的3D目標檢測算法通常側重于單幀檢測，而忽略了連續點云幀中的時空信息。本文提出了一種基于點云序列的端到端在線3D視頻對象檢測器。該模型包括空間特征編碼部分和時空特征聚合部分。在前一個組件中，我們提出了一種新的柱狀消息傳遞網絡(Pillar Message Passing Network，PMPNet)來對每個離散點云幀進行編碼。它通過迭代信息傳遞的方式自適應地從相鄰節點收集柱節點的信息，有效地擴大了柱節點特征的感受野。在后一組件中，我們提出了一種注意力時空轉換GRU(AST-GRU)來聚合時空信息，通過注意力記憶門控機制增強了傳統的ConvGRU。AST-GRU包含一個空間Transformer Attention(STA)模塊和一個時間Transformer Attention(TTA)模塊，分別用于強調前景對象和對齊動態對象。實驗結果表明，所提出的3D視頻目標檢測器在大規模的nuScenes基準測試中達到了最先進的性能。

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【導讀】計算語言學協會（the Association for Computational Linguistics, ACL）年度會議作為頂級的國際會議，在計算語言學和自然語言處理領域一直備受關注。其接收的論文覆蓋了語義分析、文本挖掘、信息抽取、問答系統、機器翻譯、情感分析和意見挖掘等眾多自然語言處理領域的研究方向。今年，第58屆計算語言學協會（the Association for Computational Linguistics, ACL）年度會議將于2020年7月5日至10日在美國華盛頓西雅圖舉行。受COVID-19疫情影響，ACL 2020將全部改為線上舉行。為此，專知小編提前為大家整理了ACL 2020圖神經網絡（GNN）相關論文，讓大家先睹為快——事實驗證、法律文書、謠言檢測、自動摘要、情感分析。

WWW2020GNN_Part1、AAAI2020GNN、ACMMM2019GNN、CIKM2019GNN、ICLR2020GNN、EMNLP2019GNN、ICCV2019GNN_Part2、ICCV2019GNN_Part1、NIPS2019GNN、IJCAI2019GNN_Part1、IJCAI2019GNN_Part2、KDD2019GNN、ACL2019GNN、CVPR2019GNN、ICML2019GNN

1. Fine-grained Fact Verification with Kernel Graph Attention Network

作者：Zhenghao Liu, Chenyan Xiong, Maosong Sun, Zhiyuan Liu

摘要：事實驗證（Fact V erification）需要細粒度的自然語言推理能力來找到微妙的線索去識別句法和語義上正確但沒有強有力支持的聲明（well-supported claims）。本文提出了基于核方法的圖注意力網絡(KGAT)，該網絡使用基于核的注意力進行更細粒度的事實驗證。給定一個聲明和一組形成證據圖潛在證據的句子，KGAT在圖注意力網絡中引入了可以更好地衡量證據節點重要性的節點核，以及可以在圖中進行細粒度證據傳播的邊緣核，以實現更準確的事實驗證。KGAT達到了70.38%的FEVER得分，在FEVER上大大超過了現有的事實驗證模型（FEVER是事實驗證的大規模基準）。我們的分析表明，與點積注意力相比，基于核的注意力更多地集中在證據圖中的相關證據句子和有意義的線索上，這是KGAT有效性的主要來源。

網址：//arxiv.org/pdf/1910.09796.pdf

2. Distinguish Confusing Law Articles for Legal Judgment Prediction

作者：Nuo Xu, Pinghui Wang, Long Chen, Li Pan, Xiaoyan Wang, Junzhou Zhao

摘要：法律審判預測（LJP）是在給出案件事實描述文本的情況下，自動預測案件判決結果的任務，其在司法協助系統中具有良好的應用前景，為公眾提供方便的服務。實際上，由于適用于類似法律條款的法律案件很容易被誤判，經常會產生混淆的指控。在本文中，我們提出了一個端到端的模型--LADAN來解決LJP的任務。為了解決這一問題，現有的方法嚴重依賴領域專家，這阻礙了它在不同法律制度中的應用。為了區分混淆的指控，我們提出了一種新的圖神經網絡來自動學習混淆法律文章之間的細微差別，并設計了一種新的注意力機制，該機制充分利用學習到的差別從事實描述中提取令人信服的鑒別特征。在真實數據集上進行的實驗證明了我們的LADAN算法的優越性。

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3. GCAN: Graph-aware Co-Attention Networks for Explainable Fake News Detection on Social Media

作者：Yi-Ju Lu, Cheng-Te Li

摘要：本文解決了在更現實的社交媒體場景下的假新聞檢測問題。給定源短文本推文和相應的沒有文本評論的轉發用戶序列，我們的目的是預測源推文是否是假的，并通過突出可疑轉發者的證據和他們關注的詞語來產生解釋。為了實現這一目標，我們提出了一種新的基于神經網絡的模型--圖感知協同注意網絡(GCAN)。在真實推文數據集上進行的廣泛實驗表明，GCAN的平均準確率比最先進的方法高出16%。此外，案例研究還表明，GCAN可以給出合理的解釋。

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4. Heterogeneous Graph Neural Networks for Extractive Document Summarization

作者：Danqing Wang, Pengfei Liu, Yining Zheng, Xipeng Qiu, Xuanjing Huang

摘要：作為提取文檔摘要的關鍵步驟，跨句關系學習已經有了大量的研究方法。一種直觀的方法是將它們放入基于圖的神經網絡中，該網絡具有更復雜的結構來捕獲句間關系。本文提出了一種基于圖的異構神經網絡抽取摘要算法(HeterSUMGraph)，該算法除句子外，還包含不同粒度的語義節點。這些額外的結點起到句子之間的中介作用，豐富了句子之間的關系。此外，通過引入文檔節點，我們的圖結構可以靈活地從單文檔設置自然擴展到多文檔設置。據我們所知，我們是第一個將不同類型的節點引入到基于圖的神經網絡中進行提取文檔摘要的，我們還進行了全面的定性分析，以考察它們的好處。

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5. Relational Graph Attention Network for Aspect-based Sentiment Analysis

作者：Kai Wang, Weizhou Shen, Yunyi Yang, Xiaojun Quan, Rui Wang

摘要：Aspect級的情感分析旨在確定在線評論中對某一特定方面的情感極性。最近的大多數努力采用了基于注意力的神經網絡模型來隱式地將aspect與觀點詞聯系起來。然而，由于語言的復雜性和單句中多個aspect的存在，這些模型往往混淆了它們之間的聯系。在本文中，我們通過對語法信息進行有效的編碼來解決這個問題。首先，我們通過重塑和修剪常規依賴關系樹，定義了一個以目標方面為根的統一的面向aspect的依賴樹結構。然后，我們提出了一種關系圖注意力網絡(R-GAT)來編碼新的樹結構用于情感預測。我們在SemEval 2014和Twitter數據集上進行了廣泛的實驗，實驗結果證實，該方法可以更好地建立aspect和觀點詞之間的聯系，從而顯著提高了圖注意網絡(GAT)的性能。

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【導讀】國際萬維網大會（The Web Conference，簡稱WWW會議）是由國際萬維網會議委員會發起主辦的國際頂級學術會議，創辦于1994年，每年舉辦一屆，是CCF-A類會議。WWW 2020將于2020年4月20日至4月24日在中國臺灣臺北舉行。本屆會議共收到了1129篇長文投稿，錄用217篇長文，錄用率為19.2%。這周會議已經召開，會議論文集已經公開，大家可以自己查看感興趣的論文，專知小編繼續整理WWW 2020 系列論文，這期小編為大家奉上的是WWW 2020五篇知識圖譜+圖神經網絡（KG+GNN）相關論文，供大家參考！——多關系實體對齊、問答推理、動態圖實體鏈接、序列實體鏈接、知識圖譜補全。

WWW 2020 會議論文集： //dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/3366423

WWW2020GNN_Part1、AAAI2020GNN、ACMMM2019GNN、CIKM2019GNN、ICLR2020GNN、EMNLP2019GNN、ICCV2019GNN_Part2、ICCV2019GNN_Part1、NIPS2019GNN、IJCAI2019GNN_Part1、IJCAI2019GNN_Part2、KDD2019GNN、ACL2019GNN、CVPR2019GNN、ICML2019GNN

1. Collective Multi-type Entity Alignment Between Knowledge Graphs

作者：Qi Zhu, Hao Wei, Bunyamin Sisman, Da Zheng, Christos Faloutsos, Xin Luna Dong and Jiawei Han

摘要：知識圖(如Freebase、Yago)是表示各類實體之間豐富真實信息的多關系圖。實體對齊是實現多源知識圖集成的關鍵步驟。它旨在識別涉及同一真實世界實體的不同知識圖中的實體。然而，現有的實體對齊系統忽略了不同知識圖的稀疏性，不能通過單一模型對多類型實體進行對齊。在本文中，我們提出了一種用于多類型實體對齊的聯合圖神經網絡（Collective Graph neural network），稱為CG-MuAlign。與以前的工作不同，CG-MuAlign聯合對齊多種類型的實體，共同利用鄰域信息并將其推廣到未標記的實體類型。具體地說，我們提出了一種新的集中聚集函數1)通過交叉圖和自注意力來緩解知識圖的不完全性，2）通過小批量訓練范例和有效的鄰域抽樣策略，有效地提高了可伸縮性。我們在具有數百萬個實體的真實知識圖上進行了實驗，觀察到了比現有方法更優越的性能。此外，我們的方法的運行時間比目前最先進的深度學習方法要少得多。

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2. Complex Factoid Question Answering with a Free-Text Knowledge Graph

作者：Chen Zhao, Chenyan Xiong, Xin Qian and Jordan Boyd-Graber

摘要：我們介紹了Delft，一個事實問答系統，它將知識圖問答方法的細微和深度與更廣泛的free-文本結合在一起。Delft從Wikipedia構建了一個自由文本知識圖，以實體為節點和句子，其中實體同時出現做為邊。對于每個問題，Delft使用文本句子作為邊，找到將問題實體節點鏈接到候選對象的子圖，創建了密集且覆蓋率高的語義圖。一種新穎的圖神經網絡在free-文本圖上進行推理-通過沿邊句子的信息組合節點上的證據-以選擇最終答案。在三個問答數據集上的實驗表明，Delft能夠比基于機器閱讀的模型、基于BERT的答案排序和記憶網絡更好地回答實體豐富的問題。Delft的優勢既來自于其free-文本知識圖譜的高覆蓋率--是DBpedia關系的兩倍多--也來自于新穎的圖神經網絡，它基于豐富而嘈雜的free-文本證據進行推理。

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3. Dynamic Graph Convolutional Networks for Entity Linking

作者：Junshuang Wu, Richong Zhang, Yongyi Mao, Hongyu Guo, Masoumeh Soflaei and Jinpeng Huai

摘要：實體鏈接將文檔中提及的命名實體映射到給定知識圖中的合適的實體，已被證明能夠從基于圖卷積網絡(GCN)對實體相關性建模中獲得顯著好處。然而，現有的GCN實體鏈接模型沒有考慮到，一組實體的結構化圖不僅依賴于給定文檔的上下文信息，而且在GCN的不同聚合層上自適應地變化，導致在捕捉實體之間的結構信息方面存在不足。在本文中，我們提出了一種動態的GCN體系結構來有效地應對這一挑戰。模型中的圖結構是在訓練過程中動態計算和修改的。通過聚合動態鏈接節點的知識，我們的GCN模型可以集中識別文檔和知識圖之間的實體映射，并有效地捕捉整個文檔中各個實體提及（ mentions）之間的主題一致性。在基準實體連接數據集上的實證研究證實了我們提出的策略的優越性能和動態圖結構的好處。

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4. High Quality Candidate Generation and Sequential Graph Attention Network for Entity Linking

作者：Yichao Zhou, Shaunak Mishra, Manisha Verma, Narayan Bhamidipati and Wei Wang

摘要：實體鏈接(EL)是將文本中提及的內容映射到知識庫(KB)中相應實體的任務。這項任務通常包括候選生成(CG)和實體消歧(ED)兩個階段。目前基于神經網絡模型的EL系統取得了較好的性能，但仍然面臨著兩個挑戰：(1)以往的研究在評估模型時沒有考慮候選實體之間的差異。事實上，候選集的質量(特別是黃金召回)對EL結果有影響。因此，如何提候選的素質需要引起更多的關注。(Ii)為了利用提及實體之間的主題一致性，提出了許多聚集ED的圖和序列模型。然而，基于圖的模型對所有候選實體一視同仁，這可能會引入大量的噪聲信息。相反，序列模型只能觀察先前引用的實體，而忽略了當前提及的實體與其后續實體之間的相關性。針對第一個問題，我們提出了一種基于多策略的CG方法來生成高召回率的候選集。對于第二個問題，我們設計了一個序列圖注意力網絡(SeqGat)，它結合了圖和序列方法的優點。在我們的模型中，提及（ mentions）是按順序處理的。在當前提到的情況下，SeqGAT對其先前引用的實體和后續實體進行動態編碼，并為這些實體分配不同的重要性。這樣既充分利用了主題的一致性，又減少了噪聲干擾。我們在不同類型的數據集上進行了實驗，并在開放的評測平臺上與以前的EL系統進行了比較。比較結果表明，與現有的方法相比，我們的模型有了很大的改進。

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5. Mining Implicit Entity Preference from User-Item Interaction Data for Knowledge Graph Completion via Adversarial Learning

作者：Gaole He, Junyi Li, Wayne Xin Zhao, Peiju Liu and Ji-Rong Wen

摘要：知識圖補全(KGC)任務旨在自動推斷知識圖(KG)中缺失的事實信息。在本文中，我們采取了一個新的視角，旨在利用豐富的用戶-項目交互數據(簡稱用戶交互數據)來改進KGC任務。我們的工作靈感來自于觀察到許多KG實體對應于應用系統中的在線項目。然而，這兩種數據源的固有特性有很大的不同，使用簡單的融合策略很可能會損害原有的性能。為了應對這一挑戰，我們提出了一種新的對抗性學習方法，通過利用用戶交互數據來執行KGC任務。我們的生成器是從用戶交互數據中分離出來的，用來提高鑒別器的性能。鑒別器將從用戶交互數據中學習到的有用信息作為輸入，并逐步增強評估能力，以識別生成器生成的假樣本。為了發現用戶的隱含實體偏好，設計了一種基于圖神經網絡的協同學習算法，并與鑒別器進行聯合優化。這種方法有效地緩解了KGC任務的數據異構性和語義復雜性問題。在三個真實世界數據集上的廣泛實驗已經證明了我們在KGC任務上的方法的有效性。

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【導讀】國際萬維網大會（The Web Conference，簡稱WWW會議）是由國際萬維網會議委員會發起主辦的國際頂級學術會議，創辦于1994年，每年舉辦一屆，是CCF-A類會議。WWW 2020將于2020年4月20日至4月24日在中國臺灣臺北舉行。本屆會議共收到了1129篇長文投稿，錄用217篇長文，錄用率為19.2%。近期，隨著會議的臨近，有很多paper放出來，幾周前專知小編整理了WWW 2020圖神經網絡(GNN)比較有意思的論文，這期小編繼續為大家奉上WWW 2020五篇GNN相關論文供參考——對抗攻擊、Heterogeneous Graph Transformer、圖生成、多關系GNN、知識庫補全。

WWW2020GNN_Part1、AAAI2020GNN、ACMMM2019GNN、CIKM2019GNN、ICLR2020GNN、EMNLP2019GNN、ICCV2019GNN_Part2、ICCV2019GNN_Part1、NIPS2019GNN、IJCAI2019GNN_Part1、IJCAI2019GNN_Part2、KDD2019GNN、ACL2019GNN、CVPR2019GNN、ICML2019GNN

1. Adversarial Attack on Community Detection by Hiding Individuals

作者：Jia Li, Honglei Zhang, Zhichao Han, Yu Rong, Hong Cheng and Junzhou Huang

摘要：已經證明，添加了不可察覺擾動的對抗圖（adversarial graphs），會導致深層圖模型在節點/圖分類任務中失敗。在本文中，我們將對抗性圖擴展到困難得多的社區發現（community detection）問題上。我們關注黑盒攻擊，致力于隱藏目標個體，使其不被深度圖社區檢測模型檢測到，該模型在現實場景中有很多應用，例如，保護社交網絡中的個人隱私，理解交易網絡中的偽裝模式。我們提出了一個迭代學習框架，輪流更新兩個模塊：一個作為約束圖生成器，另一個作為替代社區發現模型。我們還發現，我們的方法生成的對抗圖可以遷移到其他基于社區發現模型的學習中。

網址：//arxiv.org/abs/2001.07933

2. Heterogeneous Graph Transformer

作者：Ziniu Hu, Yuxiao Dong, Kuansan Wang and Yizhou Sun

摘要：近年來，圖神經網絡(GNNs)在結構化數據建模方面取得了突飛猛進的成功。然而，大多數GNN都是為同質圖（所有的節點和邊都屬于相同的類型）設計的，這使得這些GNN不能表示異構結構。在這篇文章中，我們提出了異構圖轉換器(HGT)結構來建模Web規模的異構圖。為了建模異構性，我們設計了與節點和邊類型相關的參數來表征對每條邊的異構關注，使得HGT能夠維護不同類型的節點和邊的專有表示。為了處理動態異構圖，我們將相對時間編碼技術引入到HGT中，能夠捕獲任意持續時間的動態結構依賴關系。為了處理Web規模的圖數據，我們設計了異構小批量圖采樣算法HGSamples，以實現高效和可擴展的訓練。在具有1.79億個節點和20億條邊的開放學術圖上的廣泛實驗表明，本文所提出的HGT模型在各種下游任務上的性能一致地比所有最新的GNN基線高出9%-21%。

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3. GraphGen: A Scalable Approach to Domain-agnostic Labeled Graph Generation

作者：Nikhil Goyal, Harsh Vardhan Jain and Sayan Ranu

摘要：圖生成模型在數據挖掘領域中得到了廣泛的研究。傳統的技術基于預定義分布的生成結構，而最近的技術已轉向直接從數據中學習此分布。雖然基于學習的方法在質量上有了顯著的提高，但仍有一些缺點需要解決。首先，學習圖的分布會帶來額外的計算開銷，這就限制了這些方法對大型圖數據庫的可擴展性。第二，許多方法只學圖結構，并沒有學習節點和邊的標簽（這些標簽編碼重要的語義信息會影響結構自身）。第三，現有技術往往包含領域的特定規則，缺乏通用性。第四，現有方法的實驗部分要么使用了較弱的評估指標，要么主要集中在合成數據或小數據集上，實驗不夠全面上。在這項工作中，我們提出了一種稱為GraphGen的域未知（domain-agnostic）技術來克服所有這些缺點，GraphGen使用最少的DFS代碼將圖轉換為序列。最小DFS碼是規范化的標簽，并且可以精確地捕捉圖結構和標簽信息。本文通過一種新的LSTM結構學習結構標簽和語義標簽之間復雜的聯合分布。在百萬級的真實圖數據集上的廣泛實驗表明，GraphGen的平均速度是最先進方法的4倍，同時在11個不同指標的綜合集合中質量明顯更好。

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4. Beyond Clicks: Modeling Multi-Relational Item Graph for Session-Based Target Behavior Prediction

作者：Wen Wang, Wei Zhang, Shukai Liu, Bo Zhang, Leyu Lin and Hongyuan Zha

摘要：基于會話的目標行為預測旨在預測要與特定行為類型(例如，點擊)交互的下一項。雖然現有的基于會話的行為預測方法利用強大的表示學習方法來編碼項目在低維空間中的順序相關性，但是它們受到一些限制。首先，之前的方法側重于只利用同一類型的用戶行為進行預測，而忽略了將其他行為數據作為輔助信息的潛力。當目標行為稀疏但很重要(例如，購買或共享物品)時，輔助信息尤為重要。其次，項目到項目的關系是在一個行為序列中單獨和局部建模的，缺乏一種規定的方法來更有效地全局編碼這些關系。為了克服這些局限性，我們提出了一種新的基于會話的多關系圖神經網絡模型(MGNN-SPred)。具體地說，我們基于來自所有會話的所有行為序列(涉及目標行為類型和輔助行為類型)構建多關系項目圖(Multi-Relational Item Graph，MRIG)。在MRIG的基礎上，MGNN-SPred學習全局項目與項目之間的關系，進而獲得用戶偏好分別作為為當前目標行為序列和輔助行為序列。最后，MGNN-SPred利用門控機制自適應地融合用戶表示，以預測與目標行為交互的下一項。在兩個真實數據集上的廣泛實驗證明了MGNN-SPred與最新的基于會話的預測方法相比的優越性，驗證了利用輔助行為和基于MRIG學習項目到項目關系的優點。

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5. Open Knowledge Enrichment for Long-tail Entities

作者：Ermei Cao, Difeng Wang, Jiacheng Huang and Wei Hu

摘要：知識庫(KBS)已經逐漸成為許多人工智能應用的寶貴資產。雖然目前的許多知識庫相當大，但它們被是不完整的，特別是缺乏長尾實體（例如：不太有名的人）。現有的方法主要通過補全缺失連接或補齊缺失值來豐富知識庫。然而，它們只解決了充實知識庫問題的一部分，缺乏對長尾實體的具體考慮。在這篇文章中，我們提出了一種新穎的知識補齊方法，它從開放的Web中預測缺失的屬性并推斷出長尾實體的真實值。利用來自流行實體的先驗知識來改進每個充實步驟。我們在合成數據集和真實數據集上的實驗以及與相關工作的比較表明了該方法的可行性和優越性。

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