图神经网络最近十篇论文,来自KDD、IJCAI、ICML等,附PDF下载

【导读】图神经网络结合了深度神经网络和图/网络结构,可以在图/网络上构建端到端的神经网络,吸引了大量的研究者和工程师的注意。目前,图神经网络的基础理论和工业应用仍在飞速发展。本文介绍最近的十篇图神经网络论文,来自KDD、IJCAI、ICML等。


1.DEMO-Net 具体度图神经网络节点图分类


标题:DEMO-Net: Degree-specific Graph Neural Networks for Node and Graph Classification

会议:KDD2019

链接:https://arxiv.org/pdf/1906.02319.pdf


2. 因子图神经网络


标题:Factor Graph Neural Network

状态:Preprint. Under review.

链接:https://arxiv.org/pdf/1906.00554.pdf


3. 图神经网络能帮助逻辑推理吗?


标题:Can Graph Neural Networks Help Logic Reasoning?

状态:Preprint. Under review.

链接:https://arxiv.org/pdf/1906.02111.pdf



4. 嵌入知识到因子图神经网络进行解释深度学习


标题:Incorporating Biological Knowledge with Factor Graph Neural Network for Interpretable Deep Learning

状态:未知

链接:https://arxiv.org/pdf/1906.00537.pdf


5. 跨语言知识图谱对齐


标题:Cross-lingual Knowledge Graph Alignment via Graph Matching Neural Network

会议:ACL2019

链接:https://arxiv.org/pdf/1905.11605.pdf


6. 评估节点重要性


标题:Estimating Node Importance in Knowledge Graphs Using Graph Neural Networks

会议:KDD2019

链接https://arxiv.org/pdf/1905.08865.pdf


7. 多精度对偶图神经网络预测实体交互


标题:MR-GNN: Multi-Resolution and Dual Graph Neural Network for Predicting Structured Entity Interactions

会议:IJCAI2019

链接:https://arxiv.org/pdf/1905.09558.pdf


8. 图马尔科夫神经网络


标题:GMNN: Graph Markov Neural Networks

会议:ICML2019

链接:https://arxiv.org/pdf/1905.06214.pdf


9. 图卷积神经网络的稳定泛化性


标题:Stability and Generalization of Graph Convolutional Neural Networks

会议:KDD2019

链接https://arxiv.org/pdf/1905.01004.pdf


10. 图卷积循环神经网络


标题:A Hybrid Traffic Speed Forecasting Approach Integrating Wavelet Transform and Motif-based Graph Convolutional Recurrent Neural Network

状态:未知

链接:https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1904/1904.06656.pdf


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