年份 | 空间域 | 谱域 |
---|---|---|
2015年之前 | ParWalk、DeepWalk、LINE | 谱图神经网络、ISGNN、神经图指纹 |
2016年 | DCNN、分子图卷积、PATCHY-SAN | GCN、ChebNet |
2017年 | MPNN、PGCN、GraphSAGE | MoNet |
2018年 | GIN、自适应GCN、Fast GCN、JKNet、大规模GCN | RationalNet、AR、CayleyNet、深度洞察 |
2019年 | SGCN、DeepGCN、MixHop、PPAP | ARMA、GDC、EigenPool、GWNN、稳定GCNN |
2020年 | SIGN、样条GNN、UaGGP、GraLSP、GraphSAINT、DropEdge、BGNN、ALaGNN、连续GNN、GCNII、PPRGo、DAGNN、H2GCN | GraphZoom |
2021年 | ADC、UGCN、DGC、E(n)GNN、GRAND、C&S、LGNN | 可解释谱滤波器、富表达谱视角、S2GC、BernNet、SpGAT |
2022年 | GINR、自适应SGC、PGGNN、DIMP | AGWN、ChebNetII、JacobiConv、SpecGNN、G2CN、pGNN、ChebGibbsNet、SpecFormer、SIGN、谱密度、EvenNet、MSGNN |
2023年 | RSGNN、CAGCN、低秩GNN、Auto-HeG、DropMessage | DSF、F-SEGA、MidGCN、GHRN |
空间域 | 谱域 |
---|---|
简化图卷积网络 | 简单谱图卷积 |
图神经网络有多强大?, K-跳消息传递图神经网络有多强大? | 谱图神经网络有多强大? |
Graphon神经网络与图神经网络的可迁移性 | 谱图卷积神经网络的可迁移性, 图神经网络的可迁移性质 |
SpatialFormer 计算机视觉论文 | Specformer |
谱图神经网络何时在节点分类中失效? | 谱图神经网络何时在节点分类中失效? |
见code
文件夹
@article{10.1145/3627816,
author = {Chen, Zhiqian and Chen, Fanglan and Zhang, Lei and Ji, Taoran and Fu, Kaiqun and Zhao, Liang and Chen, Feng and Wu, Lingfei and Aggarwal, Charu and Lu, Chang-Tien},
title = {弥合空间域和谱域之间的差距:图神经网络的统一框架},
year = {2023},
issue_date = {2024年5月},
publisher = {美国计算机协会},
address = {纽约,纽约,美国},
volume = {56},
number = {5},
issn = {0360-0300},
url = {https://doi.org/10.1145/3627816},
doi = {10.1145/3627816},
journal = {ACM计算调查},
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keywords = {近似理论, 谱图理论, 深度学习, 图神经网络, 图学习}
}
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