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【導讀】ICML(International Conference on Machine Learning)，即國際機器學習大會, 是機器學習領域全球最具影響力的學術會議之一，因此在該會議上發表論文的研究者也會備受關注。因疫情的影響, 今年第37屆ICML大會將于2020年7月13日至18日在線上舉行。據官方統計，ICML 2020共提交4990篇論文，接收論文1088篇，接收率為21.8%。與往年相比，接收率逐年走低。在會議開始前夕，專知小編為大家整理了ICML 2020圖神經網絡（GNN）的六篇相關論文供參考——核GNN、特征變換、Haar 圖池化、無監督圖表示、譜聚類、自監督GCN。

ICML 2020 Accepted Papers //icml.cc/Conferences/2020/AcceptedPapersInitial

ACL2020GNN_Part1、WWW2020GNN_Part1、AAAI2020GNN、ACMMM2019GNN、CIKM2019GNN、ICLR2020GNN

1. Convolutional Kernel Networks for Graph-Structured Data

作者：Dexiong Chen, Laurent Jacob, Julien Mairal

摘要：我們引入了一系列多層圖核，并在圖卷積神經網絡和核方法之間建立了新的聯系。我們的方法通過將圖表示為核特征映射序列將卷積核網絡推廣到圖結構數據，其中每個節點攜帶關于局部圖子結構的信息。一方面，核的觀點提供了一種無監督的、有表現力的、易于正規化的數據表示，這在樣本有限的情況下很有用。另一方面，我們的模型也可以在大規模數據上進行端到端的訓練，從而產生了新型的圖卷積神經網絡。我們的方法在幾個圖分類基準上取得了與之相當的性能，同時提供了簡單的模型解釋。

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2. GNN-FILM: Graph Neural Networks with Feature-Wise Linear Modulation 作者：Marc Brockschmidt

摘要：本文提出了一種新的基于特征線性調制（feature-wise linear modulation，FiLM）的圖神經網絡(GNN)。許多標準GNN變體僅通過每條邊的源的表示來計算“信息”，從而沿著圖的邊傳播信息。在GNN-FILE中，邊的目標節點的表示被附加地用于計算可以應用于所有傳入信息的變換，從而允許對傳遞的信息進行基于特征的調制。基于基線方法的重新實現，本文給出了在文獻中提到的三個任務上的不同GNN體系結構的實驗結果。所有方法的超參數都是通過廣泛的搜索找到的，產生了一些令人驚訝的結果：基線模型之間的差異比文獻報道的要小。盡管如此，GNN-FILE在分子圖的回歸任務上的表現優于基線方法，在其他任務上的表現也具有競爭性。

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3. Haar Graph Pooling

作者：Yu Guang Wang, Ming Li, Zheng Ma, Guido Montufar, Xiaosheng Zhuang, Yanan Fan

摘要：深度圖神經網絡(GNNs)是用于圖分類和基于圖的回歸任務的有效模型。在這些任務中，圖池化是GNN適應不同大小和結構的輸入圖的關鍵因素。本文提出了一種新的基于壓縮Haar變換的圖池化操作-HaarPooling。HaarPooling實現了一系列池化操作；它是通過跟隨輸入圖的一系列聚類序列來計算的。HaarPooling層將給定的輸入圖變換為節點數較小、特征維數相同的輸出圖；壓縮Haar變換在Haar小波域中過濾出細節信息。通過這種方式，所有HaarPooling層一起將任何給定輸入圖的特征合成為大小一致的特征向量。這種變換提供了數據的稀疏表征，并保留了輸入圖的結構信息。使用標準圖卷積層和HaarPooling層實現的GNN在各種圖分類和回歸問題上實現了最先進的性能。

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4. Interferometric Graph Transform: a Deep Unsupervised Graph Representation 作者：Edouard Oyallon

摘要：我們提出了Interferometric Graph Transform(IGT)，這是一類用于構建圖表示的新型深度無監督圖卷積神經網絡。我們的第一個貢獻是提出了一種從歐幾里德傅立葉變換的推廣得到的通用復數譜圖結構。基于一個新穎的貪婪凹目標，我們的學習表示既包括可區分的特征，也包括不變的特征。通過實驗可以得到，我們的學習過程利用了譜域的拓撲，這通常是譜方法的一個缺陷，特別是我們的方法可以恢復視覺任務的解析算子。我們在各種具有挑戰性的任務上測試了我們的算法，例如圖像分類(MNIST，CIFAR-10)、社區檢測(Authorship，Facebook graph)和3D骨架視頻中的動作識別(SBU，NTU)，在譜圖非監督環境下展示了一種新的技術水平。

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5. Spectral Clustering with Graph Neural Networks for Graph Pooling

作者：Filippo Maria Bianchi, Daniele Grattarola, Cesare Alippi

摘要：譜聚類(SC)是發現圖上強連通社區的一種流行的聚類技術。SC可以在圖神經網絡(GNN)中使用，以實現聚合屬于同一簇的節點的池化操作。然而，Laplacian的特征分解代價很高，而且由于聚類結果是特定于圖的，因此基于SC的池化方法必須對每個新樣本執行新的優化。在本文中，我們提出了一種圖聚類方法來解決SC的這些局限性。我們建立了歸一化minCUT問題的連續松弛公式，并訓練GNN來計算最小化這一目標的簇分配。我們的基于GNN的實現是可微的，不需要計算譜分解，并且學習了一個聚類函數，可以在樣本外的圖上快速評估。從提出的聚類方法出發，我們設計了一個圖池化算子，它克服了現有圖池化技術的一些重要局限性，并在多個監督和非監督任務中取得了最好的性能。

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6. When Does Self-Supervision Help Graph Convolutional Networks?

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

摘要：自監督作為一種新興的技術已被用于訓練卷積神經網絡(CNNs)，以提高圖像表示學習的可傳遞性、泛化能力和魯棒性。然而，自監督對操作圖形數據的圖卷積網絡(GCNS)的介紹卻很少被探索。在這項研究中，我們首次將自監督納入GCNS的系統探索和評估。我們首先闡述了將自監督納入GCNS的三種機制，分析了預訓練&精調和自訓練的局限性，并進而將重點放在多任務學習上。此外，我們還提出了三種新的GCNS自監督學習任務，并進行了理論分析和數值比較。最后，我們進一步將多任務自監督融入到圖對抗性訓練中。研究結果表明，通過合理設計任務形式和合并機制，自監督有利于GCNS獲得更強的泛化能力和魯棒性。

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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。本次ACL大會共提交了3429篇論文，共有571篇長論文、以及208篇短論文入選。不久之前，專知小編為大家整理了大會的圖神經網絡（GNN）相關論文，這期小編繼續為大家奉上ACL 2020圖神經網絡（GNN）相關論文-Part 2供參考——多文檔摘要、多粒度機器閱讀理解、帖子爭議檢測、GAE。

ACL2020GNN_Part1、WWW2020GNN_Part1、AAAI2020GNN、ACMMM2019GNN、CIKM2019GNN、ICLR2020GNN

1. Leveraging Graph to Improve Abstractive Multi-Document Summarization

作者：Wei Li, Xinyan Xiao, Jiachen Liu, Hua Wu, Haifeng Wang, Junping Du

摘要：捕捉文本單元之間關系圖對于從多個文檔中檢測顯著信息和生成整體連貫的摘要有很大好處。本文提出了一種神經抽取多文檔摘要(MDS)模型，該模型可以利用文檔的常見圖表示，如相似度圖和話語圖（discourse graph），來更有效地處理多個輸入文檔并生成摘要。我們的模型使用圖對文檔進行編碼，以捕獲跨文檔關系，這對于總結長文檔至關重要。我們的模型還可以利用圖來指導摘要的生成過程，這有利于生成連貫而簡潔的摘要。此外，預訓練的語言模型可以很容易地與我們的模型相結合，進一步提高了摘要的性能。在WikiSum和MultiNews數據集上的實驗結果表明，所提出的體系結構在幾個強大的基線上帶來了實質性的改進。

網址： //arxiv.org/abs/2005.10043

2. Document Modeling with Graph Attention Networks for Multi-grained Machine Reading Comprehension

作者：Bo Zheng, Haoyang Wen, Yaobo Liang, Nan Duan, Wanxiang Che, Daxin Jiang, Ming Zhou, Ting Liu

摘要：“自然問題”是一種具有挑戰性的新的機器閱讀理解基準，其中包含兩個答案：長答案（通常是一個段落）和短答案（長答案中的一個或多個實體）。盡管此基準測試的現有方法很有效，但它們在訓練期間單獨處理這兩個子任務，忽略了它們間的依賴關系。為了解決這個問題，我們提出了一種新穎的多粒度機器閱讀理解框架，該框架專注于對文檔的分層性質進行建模，這些文檔具有不同的粒度級別：文檔、段落、句子和詞。我們利用圖注意力網絡來獲得不同層次的表示，以便它們可以同時學習。長答案和短答案可以分別從段落級表示和詞級表示中提取。通過這種方式，我們可以對兩個粒度的答案之間的依賴關系進行建模，以便為彼此提供證據。我們聯合訓練這兩個子任務，實驗表明，我們的方法在長答案和短答案標準上都明顯優于以前的系統。

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3. Integrating Semantic and Structural Information with Graph Convolutional Network for Controversy Detection

作者：Lei Zhong, Juan Cao, Qiang Sheng, Junbo Guo, Ziang Wang

摘要：識別社交媒體上有爭議的帖子是挖掘公眾情緒、評估事件影響、緩解兩極分化觀點的基礎任務。然而，現有的方法不能1)有效地融合來自相關帖子內容的語義信息；2)保留回復關系建模的結構信息；3)正確處理與訓練集中主題不同的帖子。為了克服前兩個局限性，我們提出了主題-帖子-評論圖卷積網絡(TPC-GCN)，它綜合了來自主題、帖子和評論的圖結構和內容的信息，用于帖子級別的爭議檢測。對于第三個限制，我們將模型擴展到分離的TPC-GCN(DTPC-GCN)，將主題相關和主題無關的特征分離出來，然后進行動態融合。在兩個真實數據集上的大量實驗表明，我們的模型優于現有的方法。結果和實例分析表明，該模型能夠將語義信息和結構信息有機地結合在一起，具有較強的通用性。

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4. Knowledge Graph-Augmented Abstractive Summarization with Semantic-Driven Cloze Reward

作者：Luyang Huang, Lingfei Wu, Lu Wang

摘要：用于抽取摘要的序列到序列（sequence-to-sequence ）模型已經被廣泛研究，但是生成的摘要通常受到捏造的內容的影響，并且經常被發現是near-extractive的。我們認為，為了解決這些問題，摘要生成器應通過輸入獲取語義解釋，例如通過結構化表示，以允許生成更多信息的摘要。在本文中，我們提出了一種新的抽取摘要框架--Asgard，它具有圖形增強和語義驅動的特點。我們建議使用雙重編碼器-序列文檔編碼器和圖形結構編碼器-來保持實體的全局上下文和局部特征，并且相互補充。我們進一步設計了基于多項選擇完形填空測試的獎勵，以驅動模型更好地捕捉實體交互。結果表明，我們的模型在紐約時報和CNN/每日郵報的數據集上都比沒有知識圖作為輸入的變體產生了更高的Rouge分數。與從大型預訓練的語言模型中優化的系統相比，我們也獲得了更好或可比的性能。評委進一步認為我們的模型輸出信息更豐富，包含的不實錯誤更少。

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5. A Graph Auto-encoder Model of Derivational Morphology

作者：Valentin Hofmann, Hinrich Schutze, Janet B. Pierrehumberty

摘要：關于派生詞的形態良好性(morphological well-formedness, MWF)建模工作在語言學中被認為是一個復雜而困難的問題，并且這方面的研究工作較少。我們提出了一個圖自編碼器學習嵌入以捕捉派生詞中詞綴和詞干的兼容性信息。自編碼器通過將句法和語義信息與來自心理詞典的關聯信息相結合，很好地模擬了英語中的MWF。

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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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【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。由于疫情影響，這次會議在線上舉行，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，小編發現這次WWW 2020被圖神經網絡攻占，占比非常大，可見其火爆程度。這期小編繼續為大家奉上WWW 2020五篇GNN相關論文供參考——圖注意力主題模型、超圖學習、圖神經網絡Hash、多視角圖聚類、Graph Pooling。

WWW2020GNN_Part2、WWW2020GNN_Part1、AAAI2020GNN、ACMMM2019GNN、CIKM2019GNN、ICLR2020GNN、EMNLP2019GNN、ICCV2019GNN_Part2、ICCV2019GNN_Part1、NIPS2019GNN、IJCAI2019GNN_Part1、IJCAI2019GNN_Part2、KDD2019GNN、ACL2019GNN、CVPR2019GNN、ICML2019GNN

1. Graph Attention Topic Modeling Network

作者：Liang Yang, Fan Wu, Junhua Gu, Chuan Wang, Xiaochun Cao, Di Jin, and Yuanfang Guo

摘要：現有的主題模型（topic modeling）方法存在一些問題，包括概率潛在語義索引模型(Probablistic Latent Semantic Indexing，PLSI)過擬合問題、隱狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation，LDA)模型不能能捕捉主題間豐富的主題相關性與推理復雜度高等問題。本文提出了一種新的方法來克服pLSI的過擬合問題，用嵌入單詞的平攤推理（amortized inference）作為輸入，代替LDA中的狄利克雷先驗。對于生成性主題模型，大量的自由隱變量是過擬合的根源。為了減少參數個數，平攤推理用一個具有共享（平攤）可學習參數的函數代替了對隱變量的推理。共享參數的數量是固定的，并且與語料庫的規模無關。為了克服平攤推理在獨立同分布(I.I.D)數據中應用的局限性，根據以下兩個觀察結果，我們提出了一種新的圖神經網絡--圖注意力主題網絡(GATON)，用于對非I.I.D文檔的主題結構進行建模。首先，pLSI可以解釋為特定二分圖上的隨機塊模型(SBM)。其次，圖注意力網絡(GAT)可以解釋為SBM的半平攤推理（semi-amortized inference），它放寬了I.I.D數據的vanilla 平攤推理假設。GATON提供了一種新穎的基于圖卷積運算的方案，去聚合單詞相似度和單詞共現結構。具體地說，詞袋文檔表示被建模為二分圖拓撲。同時，將捕獲詞相似性的詞嵌入建模為詞節點的屬性，并采用詞頻向量作為文檔節點的屬性。基于加權（注意力）圖卷積操作，詞共現結構和詞相似度模式被無縫地集成在一起進行主題識別。大量實驗表明，GATON在主題識別方面的有效性不僅有利于文檔分類，而且能顯著細化輸入詞的嵌入。

網址：//yangliang.github.io/pdf/www20.pdf

2. How Much and When Do We Need Higher-order Information in Hypergraphs? A Case Study on Hyperedge Prediction

作者：Se-eun Yoon, Hyungseok Song, Kijung Shin, and Yung Yi

摘要：超圖提供了一種自然的表示組群關系的方法，其復雜性促使大量先前的工作采用某種形式抽象和簡化高階交互。然而，以下問題尚未得到解決：在解決超圖任務時，組群間交互的抽象程度需要多大？這些結果在不同的數據集中會有多大的不同？如果這個問題可以回答，將為如何在解決下游任務的復雜性和準確性之間權衡提供有用的工程指南。為此，我們提出了一種使用n投影圖（ n-projected graph ）的概念遞增表示群組交互的方法，該圖的累積量包含多達n種交互作用的信息，并隨著各種數據集的增長，量化解決任務的準確性。作為下游任務，我們考慮超邊預測，它是連接預測的擴展，是評估圖模型的典型任務。通過在15個真實數據集上的實驗，我們得出了以下信息：（a）收益遞減：較小地n足以獲得與接近完美近似值相當的精度，（b）疑難解答：隨著任務的挑戰性越來越大，n帶來了更多好處，（c）不可約性：當成對抽象化時，其成對交互并不能充分說明高階交互的數據集將失去很多準確性。

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3. Learning to Hash with Graph Neural Networks for Recommender Systems

作者：Qiaoyu Tan, Ninghao Liu, Xing Zhao, Hongxia Yang, Jingren Zhou, and Xia Hu

摘要：工業推薦系統一般包括兩個階段：召回和排名。召回是指從海量的項目語料庫中高效地識別出數百個用戶可能感興趣的候選項目，而排名的目標是使用復雜的排名模型輸出精確的排名列表。近年來，圖表示學習在支持大規模高質量候選搜索方面受到了廣泛關注。盡管它在用戶-項目交互網絡中學習對象的嵌入向量方面是有效的，但在連續嵌入空間中推斷用戶偏好的計算代價是巨大的。在這項工作中，我們研究了基于圖神經網絡(GNNs)的哈希高質量檢索問題，并提出了一種簡單而有效的離散表示學習框架來聯合學習連續與離散編碼。具體地說，提出了一種基于GNN的深度哈希算法(HashGNN)，它由兩部分組成，一個是用于學習節點表示的GNN編碼器，另一個是用于將表示編碼為哈希碼的哈希層。整個框架通過聯合優化以下兩個損失進行端到端的訓練，即通過重建觀察到的連接而產生的重建損失，以及通過保留哈希碼的相對順序產生的排序損失。我們還提出了一種基于直通估計器（straight through estimator ，STE）指導的離散優化策略。其主要思想是在連續嵌入指導下避免STE的反向傳播中的梯度放大，在這種情況下，我們從學習一個更容易模仿連續嵌入的更簡單的網絡開始，并使其在訓練過程中發展直至最終返回STE。在三個公開可用數據集和一個真實的阿里巴巴公司數據集的綜合實驗表明，我們的模型不僅可以達到連續模型的性能，而且在推理過程中運行速度快了好幾倍。

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4. One2Multi Graph Autoencoder for Multi-view Graph Clustering

作者：Shaohua Fan, Xiao Wang, Chuan Shi, Emiao Lu, Ken Lin, and Bai Wang

摘要：多視圖圖聚類（Multi-view graph clustering）近年來受到了相當大的關注，它是一種尋找具有多個視圖的圖的分割方法，通常提供更全面但更復雜的信息。雖然多視圖圖聚類已經做了一些努力并取得了較好的效果，但大多數都是采用淺層模型來處理多視圖間的復雜關系，這可能會嚴重限制多視圖的圖信息建模能力。本文首次嘗試將深度學習技術應用于屬性多視圖圖聚類，提出了一種新的任務導向的One2Multi圖自編碼器聚類框架。One2Multi圖自編碼器能夠通過使用一個信息豐富的圖形視圖和內容數據來重建多個圖形視圖來學習節點嵌入。因此，可以很好地捕捉多個圖的共享特征表示。在此基礎上，我們還提出了一種自訓練聚類目標，以迭代地改善聚類結果。通過將自訓練和自編碼器重構集成到一個統一的框架中，我們的模型可以聯合優化適用于圖聚類的簇標簽分配和嵌入。在真實屬性多視圖圖數據集上的實驗很好地驗證了該模型的有效性。

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5. Structure-Feature based Graph Self-adaptive Pooling

作者：Liang Zhang, Xudong Wang, Hongsheng Li, Guangming Zhu, Peiyi Shen, Ping Li, Xiaoyuan Lu, Syed Afaq Ali Shah, and Mohammed Bennamoun

摘要：近年來，人們提出了各種處理圖數據的方法。然而，這些方法大多側重于圖的特征聚合，而不是圖的池化。此外，現有的top-k選擇圖池化方法存在一些問題。首先，在構建池化圖拓撲時，現有的top-k選擇方法只從單一的角度評價節點的重要性，這是簡單化和不客觀的。其次，未選中節點的特征信息在池化過程中直接丟失，必然導致大量的圖特征信息丟失。為了解決上述問題，我們提出了一種新穎的圖自適應池化方法，目標如下：(1)為了構造合理的池化圖拓撲，同時考慮了圖的結構信息和特征信息，增加了節點選擇的準確性和客觀性；(2)為了使池化的節點包含足夠有效的圖信息，在丟棄不重要的節點之前，先聚合節點特征信息；因此，所選擇的節點包含來自鄰居節點的信息，這可以增強未選擇節點的特征的使用。在四個不同的數據集上的實驗結果表明，我們的方法在圖分類中是有效的，并且優于最新的圖池化方法。

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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%。上周專知小編提前整理了WWW 2020圖神經網絡(GNN)比較有意思的的論文，這期小編繼續為大家奉上WWW 2020推薦相關論文供參考！ WWW2020GNN

1. Correcting for Selection Bias in Learning-to-rank Systems

作者：Zohreh Ovaisi, Ragib Ahsan, Yifan Zhang, Kathryn Vasilaky and Elena Zheleva

摘要：現代推薦系統收集到的點擊數據是用來訓練學習排名(LTR)系統的觀察數據的重要來源。然而，這些點擊數據會受到許多偏差（bias）的影響，這些偏差可能會導致LTR系統的性能變差。在此類系統中，最近的偏差校正（bias correction）方法主要集中在位置偏差上，即雖然不是用戶查詢最相關的，但排名較高的結果（例如，頂級搜索引擎結果）更可能被點擊。由于所點擊的文檔反映了什么文檔首先向用戶展示，因此大部分方法對校正選擇偏差的關注較少。在本文中，我們提出了新的方法，這些方法可以適應Heckman的兩階段方法，并考慮LTR系統中的選擇偏差和位置偏差。我們的實驗評估表明，與現有的無偏LTR算法相比，我們提出的方法對噪聲的魯棒性更高，并且具有更好的準確性，尤其是在存在中度偏差到無位置偏差的情況下。

網址： //arxiv.org/abs/2001.11358

2. Efficient Neural Interaction Function Search for Collaborative Filtering

作者：Quanming Yao, Xiangning Chen, James T. Kwok, Yong Li and Cho-Jui Hsieh

摘要：在協同過濾(CF)中，交互函數(IFC)扮演著捕獲項目和用戶之間交互的重要角色。最流行的交互函數(IFC)是內積，它已經成功地應用于低階矩陣分解。然而，現實世界應用中的交互可能非常復雜。因此，可以提供更好性能的操作(例如：串聯和級聯)被提出。然而，現有的IFC仍然很難在不同的應用場景中保持一致的良好性能。受AutoML的啟發，本文提出在CF中尋找簡單神經交互函數(SIF)。通過對現有CF方法的研究和推廣，設計了一種具有表現力的SIF搜索空間，并將其表示為結構化的多層感知機。我們提出了一種one-shot搜索算法，可以同時更新體系結構和學習參數。 實驗結果表明，所提出的方法比流行的AutoML方法效率更高，比最新的CF方法可以獲得更好的預測性能，并且可以針對不同的數據集和任務發現不同的IFC。

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3. Influence Function based Data Poisoning Attacks to Top-N Recommender Systems

作者：Minghong Fang, Neil Zhenqiang Gong and Jia Liu

摘要：推薦系統是Web服務中吸引用戶的重要組成部分。流行的推薦系統使用大量眾包用戶-項目交互數據(例如評級得分)對用戶偏好和項目屬性進行建模；然后，將與用戶偏好最匹配的前N個項目推薦給用戶。在這項工作中，我們展示了攻擊者可以通過向虛假用戶注入精心制作的用戶-項目交互數據，對推薦系統發起數據中毒攻擊，從而按照攻擊者的意愿進行推薦。具體地說，攻擊者可以誘導推薦系統向盡可能多的普通用戶推薦目標項目。我們關注已經在行業中得到了廣泛的應用的基于矩陣分解的推薦系統。給定攻擊者可以注入的虛假用戶數量，我們將虛假用戶評分的制定過程描述為一個優化問題。但是，該優化問題是一個非凸整數規劃問題，求解起來很有挑戰性。為了解決這一挑戰，我們開發了幾種技術來近似解決優化問題。例如，我們利用影響函數（influence function）來選擇對推薦有影響力的普通用戶子集，并基于這些有影響力的用戶來解決我們制定的優化問題。實驗結果表明，我們的攻擊是有效的，并且優于現有的方法。

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4. Learning Multi-granular Quantized Embeddings for Large-Vocab Categorical Features in Recommender Systems

作者：Wang-Cheng Kang,Derek Zhiyuan Cheng, Ting Chen, Xinyang Yi, Dong Lin, Lichan Hong and Ed H. Chi

摘要：推薦系統模型通常通過嵌入來表示像用戶、項目和分類特征這類的稀疏特征。標準方法是將每個唯一的特征值映射為嵌入向量。所產生的嵌入表的大小隨著詞匯表的大小線性增長。因此，大詞匯量不可避免地會導致巨大的嵌入表，從而產生兩個嚴重的問題：(I)使服務于資源緊張環境中的模型變得難以處理；（ii）造成過擬合的問題。在本文中，我們致力于學習用于推薦系統（recsys）中大型詞匯稀疏特征的高度簡潔的嵌入。首先，我們證明了新的可微積量化( Differentiable Product Quantization，DPQ)方法可以推廣到Recsys問題。此外，為了更好地處理Recsys中常見的冪律數據分布，我們提出了一種多粒度量化嵌入(MGQE)技術，該技術對不頻繁的項目學習更簡單的嵌入。我們嘗試以簡單的模型規模為提高推薦性能提供一個新的角度。在三個推薦任務和兩個數據集上的大量實驗表明，我們可以用原始模型規模的20%的模型獲得與原模型相當甚至更好的性能。

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5. 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）進行交互的下一個項目。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，它們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，這一點尤為重要。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目標行為預測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。即分別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目。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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6. Towards Detection of Subjective Bias using Contextualized Word Embeddings

作者：Tanvi Dadu, Kartikey Pant and Radhika Mamidi

摘要：主觀偏見檢測（Subjective bias detection）對于宣傳檢測、內容推薦、情感分析和偏見消除等應用至關重要。這種偏見是在自然語言中通過煽動性的詞語和短語引入的，使人對事實產生懷疑，并預設事實。在這項工作中，我們在維基中立性語料庫(WNC)上使用基于BERT的模型進行了全面的主觀偏見檢測實驗。數據集為36萬個來自維基百科并刪除了各種偏見的標記實例組成。我們進一步提出了基于BERT的集成，其性能優于BERT_large之類的最新方法5.6 F1 score。

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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，專知小編提前整理了WWW 2020圖神經網絡(GNN)比較有意思的的論文—TaxoExpan，結構深度聚類網絡、MetapathGNN、對抗樣本、圖域自適應。

1. TaxoExpan: Self-supervised Taxonomy Expansion with Position-Enhanced Graph Neural Network

作者：Jiaming Shen, Zhihong Shen, Chenyan Xiong, Chi Wang, Kuansan Wang, Jiawei Han

摘要：本體結構（Taxonomies）由機器可解釋的語義組成，并為許多Web應用程序提供有價值的知識。例如，在線零售商(亞馬遜和eBay)使用本體結構進行產品推薦，而網絡搜索引擎(Google和Bing)利用本體結構來增強查詢理解。當前我們在人工或半自動地構建本體結構方面已經做出了巨大的努力。然而，隨著網絡內容數量的快速增長，現有的本體結構無法捕捉到新興的知識。因此，在許多應用程序中，十分需要對現有本體結構進行動態擴展。在本文中，我們研究了如何通過添加一組新的概念來擴展現有的本體結構。我們提出了一種新的自監督框架TaxoExpanTM，該框架從已有的本體結構中自動生成一組 ?query concept, anchor concept ? 對作為訓練數據。使用這樣的自監督數據，TaxoExpanTM學習一個模型來預測query concept是否是 anchor concept的直接下義詞。我們在TaxoExspan中提出了兩種創新技術：(1)位置增強型圖形神經網絡，它編碼現有本體結構中anchor concept的局部結構；2）噪聲魯棒性訓練目標，使學習的模型能夠對自監控數據中的標簽噪聲不敏感。在來自不同領域的三個大規模數據集上的廣泛實驗證明了TaxoExspan在分類系統擴展方面的有效性和高效性。

網址：//arxiv.org/abs/2001.09522

2. Structural Deep Clustering Network

作者：Deyu Bo, Xiao Wang, Chuan Shi, Meiqi Zhu, Emiao Lu, Peng Cui

摘要：聚類是數據分析的基本任務。近年來，深度聚類技術(deep clustering)得到了廣泛的關注，它的靈感主要來自于深度學習方法。當前的深度聚類方法通常借助深度學習強大的表示能力(如自編碼)來提高聚類結果，這表明學習一種有效的聚類表示是一個關鍵的要求。深度聚類方法的優勢在于從數據本身中提取有用的表示，而不是從數據的結構中提取，這在表示學習中受到的關注較少。基于圖卷積網絡(GCN)在對圖結構進行編碼方面取得的巨大成功，我們提出了一種結構化深度聚類網絡(SDCN)，將結構信息集成到深度聚類中。具體來說，我們設計了一個傳遞算子，將自編碼器學習到的表示轉換到相應的GCN層，并設計了雙重自監督機制來統一這兩種不同的深層神經結構，指導整個模型的更新。通過這種方式，從低階到高階的多種數據結構自然地與自動編碼器學習的多種表示相結合。在此基礎上，從理論上分析了傳遞算子。通過使用傳遞操作符，GCN改進了作為高階圖正則化約束的特定于自編碼的表示形式，并且自動編碼器有助于緩解GCN中的過度平滑問題。通過綜合實驗，我們證明我們提出的模型可以持續地比最先進的技術表現得更好。

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3. MAGNN: Metapath Aggregated Graph Neural Network for Heterogeneous Graph Embedding

作者：Xinyu Fu, Jiani Zhang, Ziqiao Meng, Irwin King

摘要：大量真實世界的圖或網絡本質上是異構的，涉及節點類型和關系類型的多樣性。異構圖嵌入是將異構圖的豐富結構和語義信息嵌入到低維節點表示中。現有的模型通常定義多個metapaths在異構圖捕捉復合關系和指導鄰居選擇。但是，這些模型要么忽略節點內容特性，要么沿著元路徑丟棄中間節點，要么只考慮一個元路徑。為了解決這三個局限性，我們提出了一種新的集合圖神經網絡模型來提高最終性能。具體來說，MAGNN使用了三個主要組件，即，節點內容轉換封裝輸入節點屬性，元內聚合合并中間語義節點，元間聚合合并來自多個元的消息。在三個真實世界的異構圖數據集上進行了大量的節點分類、節點聚類和鏈路預測實驗，結果表明MAGNN的預測結果比最先進的基線更準確。

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4. Certified Robustness of Community Detection against Adversarial Structural Perturbation via Randomized Smoothing

作者：Jinyuan Jia, Binghui Wang, Xiaoyu Cao, Neil Zhenqiang Gong

摘要：社區發現（Community detection）在理解圖結構中起著關鍵作用。但是，最近的一些研究表明，社區發現很容易受到對抗性結構的干擾。即通過在圖中添加或刪除少量選擇的邊，攻擊者可以控制發現的社區。然而，目前還沒有關于社區發現對這種對抗性結構擾動的魯棒性的研究。為了減少這一差距，在這項工作中，我們開發了第一個經過認證的可以抵御對抗性結構擾動的社區發現的魯棒性保證。在任意給定的社區發現方法的基礎上，通過對圖結構隨機進行擾動，構建了一種新的平滑社區發現方法。在理論上，當攻擊者添加/刪除有限數量的邊時，平滑社區發現方法可以將給定的任意節點集合分到相同的社區(或不同的社區)中。此外， 我們還根據經驗在真實社區的多個現實圖上評估了我們的方法。

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5. Unsupervised Domain Adaptive Graph Convolutional Networks

作者：Man Wu, Shirui Pan, Chuan Zhou, Xiaojun Chang, Xingquan Zhu

摘要：圖卷積網絡(GCNS)在許多與圖相關的分析任務中取得了成功。然而，由于圖表示學習和圖結構上的域自適應方面的挑戰，大多數GCN只工作在單個域(圖)中，不能將知識從一個域(圖)傳遞到其他域(圖)中。本文提出了一種新的圖域自適應學習方法--無監督域自適應圖卷積網絡(UDAGCN)。為了實現有效的圖表示學習，我們首先提出了一個對偶圖卷積網絡組件，該組件聯合利用局部一致性和全局一致性來進行特征聚合。注意力機制還用于為不同圖中的每個節點產生統一表示。為了便于圖之間的知識傳遞，我們提出了一個域自適應學習模塊，將源分類器損失、域分類器損失和目標分類器損失這三個不同的損失函數作為一個整體進行優化，從而可以區分源域中的類別標簽、不同領域樣本和目標領域的類別標簽。我們還在節點分類任務的真實數據集上的實驗結果驗證該方法的性能，并與最新的圖神經網絡算法進行了比較。

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6. A Kernel of Truth: Determining Rumor Veracity on Twitter by Diffusion Pattern Alone

作者：Nir Rosenfeld, Aron Szanto, David C. Parkes

摘要：最近，在錯誤信息檢測領域已經使用文本中豐富的信號以及與社交媒體上的內容相關的用戶身份來進行檢測。但由于文本可以被策略性地操縱，賬戶也可以用不同的名字重新創建，以上這些方法本質上是脆弱的。在這項工作中，我們研究了另一種更加自然與健壯的模式：信息傳播的模式。僅根據未經證實的謠言在社交網絡中的傳播模式，就能辨別在線傳播的未經證實的謠言的真實性嗎？

使用圖核（graph kernels ）從Twitter中提取復雜的拓撲信息，我們訓練了不考慮語言，用戶身份和時間的準確預測模型，這首次證明了這種“sanitized”的擴散模式具有很高的準確性。 我們的結果表明，通過適當的聚集，即使在傳播的早期階段，人群的集中共享模式也可能會顯示出辨別謠言真假的強有力的信號。

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