图神经网络（GNN）在节点分类任务上取得了巨大成功。尽管对开发和评估GNN具有广泛的兴趣，但它们已经通过有限的基准数据集进行了评估。结果，现有的GNN评估缺乏来自图的各种特征的细粒分析。在此激励的情况下，我们对合成图生成器进行了广泛的实验，该实验可以生成具有控制特征以进行细粒分析的图形。我们的实证研究阐明了带有节点类标签的真实图形标签的四个主要特征的GNN的优势和劣势，即1）类规模分布（平衡与失衡），2）等级之间的边缘连接比例（均质VS之间）异性词），3）属性值（偏见与随机），4）图形大小（小与大）。此外，为了促进对GNN的未来研究，我们公开发布了我们的代码库，该代码库允许用户用各种图表评估各种GNN。我们希望这项工作为未来的研究提供有趣的见解。

我们提出了一个框架，该框架会自动将不可缩放的GNN转换为基于预典型的GNN，该GNN对于大型图表有效且可扩展。我们框架的优势是两倍。1）它通过将局部特征聚合与其图形卷积中的重量学习分开，2）通过将其边缘分解为小型图形，将其有效地在GPU上进行了预先执行，将各种局部特征聚合与重量学习分开，将各种局部特征聚合从重量学习中分离出来，从而使各种不可估计的GNN转换为大规模图表。和平衡的集合。通过大规模图的广泛实验，我们证明了转化的GNN在训练时间内的运行速度比现有的GNN更快，同时实现了最先进的GNN的竞争精度。因此，我们的转型框架为可伸缩GNN的未来研究提供了简单有效的基础。

We investigate the representation power of graph neural networks in the semisupervised node classification task under heterophily or low homophily, i.e., in networks where connected nodes may have different class labels and dissimilar features. Many popular GNNs fail to generalize to this setting, and are even outperformed by models that ignore the graph structure (e.g., multilayer perceptrons). Motivated by this limitation, we identify a set of key designs-ego-and neighbor-embedding separation, higher-order neighborhoods, and combination of intermediate representations-that boost learning from the graph structure under heterophily. We combine them into a graph neural network, H 2 GCN, which we use as the base method to empirically evaluate the effectiveness of the identified designs. Going beyond the traditional benchmarks with strong homophily, our empirical analysis shows that the identified designs increase the accuracy of GNNs by up to 40% and 27% over models without them on synthetic and real networks with heterophily, respectively, and yield competitive performance under homophily.

异质图卷积网络在解决异质网络数据的各种网络分析任务方面已广受欢迎，从链接预测到节点分类。但是，大多数现有作品都忽略了多型节点之间的多重网络的关系异质性，而在元路径中，元素嵌入中关系的重要性不同，这几乎无法捕获不同关系跨不同关系的异质结构信号。为了应对这一挑战，这项工作提出了用于异质网络嵌入的多重异质图卷积网络（MHGCN）。我们的MHGCN可以通过多层卷积聚合自动学习多重异质网络中不同长度的有用的异质元路径相互作用。此外，我们有效地将多相关结构信号和属性语义集成到学习的节点嵌入中，并具有无监督和精选的学习范式。在具有各种网络分析任务的五个现实世界数据集上进行的广泛实验表明，根据所有评估指标，MHGCN与最先进的嵌入基线的优势。

图形神经网络已成为从图形结构数据学习的不可缺少的工具之一，并且它们的实用性已在各种各样的任务中显示。近年来，建筑设计的巨大改进，导致各种预测任务的性能更好。通常，这些神经架构在同一层中使用可知的权重矩阵组合节点特征聚合和特征转换。这使得分析从各种跳过的节点特征和神经网络层的富有效力来挑战。由于不同的图形数据集显示在特征和类标签分布中的不同级别和异常级别，因此必须了解哪些特征对于没有任何先前信息的预测任务是重要的。在这项工作中，我们将节点特征聚合步骤和深度与图形神经网络分离，并经验分析了不同的聚合特征在预测性能中发挥作用。我们表明，并非通过聚合步骤生成的所有功能都很有用，并且通常使用这些较少的信息特征可能对GNN模型的性能有害。通过我们的实验，我们表明学习这些功能的某些子集可能会导致各种数据集的性能更好。我们建议使用Softmax作为常规器，并从不同跳距的邻居聚合的功能的“软选择器”;和L2 - GNN层的标准化。结合这些技术，我们呈现了一个简单浅的模型，特征选择图神经网络（FSGNN），并经验展示所提出的模型比九个基准数据集中的最先进的GNN模型实现了可比或甚至更高的准确性节点分类任务，具有显着的改进，可达51.1％。

图形神经网络（GNNS）由于图形数据的规模和模型参数的数量呈指数增长，因此限制了它们在实际应用中的效用，因此往往会遭受高计算成本。为此，最近的一些作品着重于用彩票假设（LTH）稀疏GNN，以降低推理成本，同时保持绩效水平。但是，基于LTH的方法具有两个主要缺点：1）它们需要对密集模型进行详尽且迭代的训练，从而产生了极大的训练计算成本，2）它们仅修剪图形结构和模型参数，但忽略了节点功能维度，存在大量冗余。为了克服上述局限性，我们提出了一个综合的图形渐进修剪框架，称为CGP。这是通过在一个训练过程中设计在训练图周期修剪范式上进行动态修剪GNN来实现的。与基于LTH的方法不同，提出的CGP方法不需要重新训练，这大大降低了计算成本。此外，我们设计了一个共同策略，以全面地修剪GNN的所有三个核心元素：图形结构，节点特征和模型参数。同时，旨在完善修剪操作，我们将重生过程引入我们的CGP框架，以重新建立修剪但重要的连接。提出的CGP通过在6个GNN体系结构中使用节点分类任务进行评估，包括浅层模型（GCN和GAT），浅但深度散发模型（SGC和APPNP）以及Deep Models（GCNII和RESGCN），总共有14个真实图形数据集，包括来自挑战性开放图基准的大规模图数据集。实验表明，我们提出的策略在匹配时大大提高了训练和推理效率，甚至超过了现有方法的准确性。

近年来，图形神经网络（GNNS）已实现了节点分类的最新性能。但是，大多数现有的GNN会遭受图形不平衡问题。在许多实际情况下，节点类都是不平衡的，其中一些多数类构成了图的大部分部分。 GNN中的消息传播机制将进一步扩大这些多数类的主导地位，从而导致次级分类性能。在这项工作中，我们试图通过生成少数族裔类实例来平衡培训数据，从而扩展了以前的基于过度采样的技术来解决这个问题。此任务是不平凡的，因为这些技术的设计是实例是独立的。忽视关系信息会使此过采样过程变得复杂。此外，节点分类任务通常仅使用少数标记的节点进行半监督设置，从而为少数族裔实例的产生提供了不足的监督。生成的低质量新节点会损害训练有素的分类器。在这项工作中，我们通过在构造的嵌入空间中综合新节点来解决这些困难，该节点编码节点属性和拓扑信息。此外，对边缘生成器进行同时训练，以建模图结构并为新样品提供关系。为了进一步提高数据效率，我们还探索合成的混合``中间''节点在此过度采样过程中利用多数类的节点。对现实世界数据集的实验验证了我们提出的框架的有效性。

Graph Neural Networks (GNNs) have been predominant for graph learning tasks; however, recent studies showed that a well-known graph algorithm, Label Propagation (LP), combined with a shallow neural network can achieve comparable performance to GNNs in semi-supervised node classification on graphs with high homophily. In this paper, we show that this approach falls short on graphs with low homophily, where nodes often connect to the nodes of the opposite classes. To overcome this, we carefully design a combination of a base predictor with LP algorithm that enjoys a closed-form solution as well as convergence guarantees. Our algorithm first learns the class compatibility matrix and then aggregates label predictions using LP algorithm weighted by class compatibilities. On a wide variety of benchmarks, we show that our approach achieves the leading performance on graphs with various levels of homophily. Meanwhile, it has orders of magnitude fewer parameters and requires less execution time. Empirical evaluations demonstrate that simple adaptations of LP can be competitive in semi-supervised node classification in both homophily and heterophily regimes.

图表表示学习是一种快速增长的领域，其中一个主要目标是在低维空间中产生有意义的图形表示。已经成功地应用了学习的嵌入式来执行各种预测任务，例如链路预测，节点分类，群集和可视化。图表社区的集体努力提供了数百种方法，但在所有评估指标下没有单一方法擅长，例如预测准确性，运行时间，可扩展性等。该调查旨在通过考虑算法来评估嵌入方法的所有主要类别的图表变体，参数选择，可伸缩性，硬件和软件平台，下游ML任务和多样化数据集。我们使用包含手动特征工程，矩阵分解，浅神经网络和深图卷积网络的分类法组织了图形嵌入技术。我们使用广泛使用的基准图表评估了节点分类，链路预测，群集和可视化任务的这些类别算法。我们在Pytorch几何和DGL库上设计了我们的实验，并在不同的多核CPU和GPU平台上运行实验。我们严格地审查了各种性能指标下嵌入方法的性能，并总结了结果。因此，本文可以作为比较指南，以帮助用户选择最适合其任务的方法。

消息传递已作为设计图形神经网络（GNN）的有效工具的发展。但是，消息传递的大多数现有方法简单地简单或平均所有相邻的功能更新节点表示。它们受到两个问题的限制，即（i）缺乏可解释性来识别对GNN的预测重要的节点特征，以及（ii）特征过度混合，导致捕获长期依赖和无能为力的过度平滑问题在异质或低同质的下方处理图。在本文中，我们提出了一个节点级胶囊图神经网络（NCGNN），以通过改进的消息传递方案来解决这些问题。具体而言，NCGNN表示节点为节点级胶囊组，其中每个胶囊都提取其相应节点的独特特征。对于每个节点级胶囊，开发了一个新颖的动态路由过程，以适应适当的胶囊，以从设计的图形滤波器确定的子图中聚集。 NCGNN聚集仅有利的胶囊并限制无关的消息，以避免交互节点的过度混合特征。因此，它可以缓解过度平滑的问题，并通过同粒或异质的图表学习有效的节点表示。此外，我们提出的消息传递方案本质上是可解释的，并免于复杂的事后解释，因为图形过滤器和动态路由过程确定了节点特征的子集，这对于从提取的子分类中的模型预测最为重要。关于合成和现实图形的广泛实验表明，NCGNN可以很好地解决过度光滑的问题，并为半监视的节点分类产生更好的节点表示。它的表现优于同质和异质的艺术状态。

In the last few years, graph neural networks (GNNs) have become the standard toolkit for analyzing and learning from data on graphs. This emerging field has witnessed an extensive growth of promising techniques that have been applied with success to computer science, mathematics, biology, physics and chemistry. But for any successful field to become mainstream and reliable, benchmarks must be developed to quantify progress. This led us in March 2020 to release a benchmark framework that i) comprises of a diverse collection of mathematical and real-world graphs, ii) enables fair model comparison with the same parameter budget to identify key architectures, iii) has an open-source, easy-to-use and reproducible code infrastructure, and iv) is flexible for researchers to experiment with new theoretical ideas. As of December 2022, the GitHub repository has reached 2,000 stars and 380 forks, which demonstrates the utility of the proposed open-source framework through the wide usage by the GNN community. In this paper, we present an updated version of our benchmark with a concise presentation of the aforementioned framework characteristics, an additional medium-sized molecular dataset AQSOL, similar to the popular ZINC, but with a real-world measured chemical target, and discuss how this framework can be leveraged to explore new GNN designs and insights. As a proof of value of our benchmark, we study the case of graph positional encoding (PE) in GNNs, which was introduced with this benchmark and has since spurred interest of exploring more powerful PE for Transformers and GNNs in a robust experimental setting.

Graph classification is an important area in both modern research and industry. Multiple applications, especially in chemistry and novel drug discovery, encourage rapid development of machine learning models in this area. To keep up with the pace of new research, proper experimental design, fair evaluation, and independent benchmarks are essential. Design of strong baselines is an indispensable element of such works. In this thesis, we explore multiple approaches to graph classification. We focus on Graph Neural Networks (GNNs), which emerged as a de facto standard deep learning technique for graph representation learning. Classical approaches, such as graph descriptors and molecular fingerprints, are also addressed. We design fair evaluation experimental protocol and choose proper datasets collection. This allows us to perform numerous experiments and rigorously analyze modern approaches. We arrive to many conclusions, which shed new light on performance and quality of novel algorithms. We investigate application of Jumping Knowledge GNN architecture to graph classification, which proves to be an efficient tool for improving base graph neural network architectures. Multiple improvements to baseline models are also proposed and experimentally verified, which constitutes an important contribution to the field of fair model comparison.

图形神经网络（GNN）已被广泛应用于各种领域，以通过图形结构数据学习。在各种任务（例如节点分类和图形分类）中，他们对传统启发式方法显示了显着改进。但是，由于GNN严重依赖于平滑的节点特征而不是图形结构，因此在链接预测中，它们通常比简单的启发式方法表现出差的性能，例如，结构信息（例如，重叠的社区，学位和最短路径）至关重要。为了解决这一限制，我们建议邻里重叠感知的图形神经网络（NEO-GNNS），这些神经网络（NEO-GNNS）从邻接矩阵中学习有用的结构特征，并估算了重叠的邻域以进行链接预测。我们的Neo-Gnns概括了基于社区重叠的启发式方法，并处理重叠的多跳社区。我们在开放图基准数据集（OGB）上进行的广泛实验表明，NEO-GNNS始终在链接预测中实现最新性能。我们的代码可在https://github.com/seongjunyun/neo_gnns上公开获取。

Graph neural networks (GNNs) have been widely used under semi-supervised settings. Prior studies have mainly focused on finding appropriate graph filters (e.g., aggregation schemes) to generalize well for both homophilic and heterophilic graphs. Even though these approaches are essential and effective, they still suffer from the sparsity in initial node features inherent in the bag-of-words representation. Common in semi-supervised learning where the training samples often fail to cover the entire dimensions of graph filters (hyperplanes), this can precipitate over-fitting of specific dimensions in the first projection matrix. To deal with this problem, we suggest a simple and novel strategy; create additional space by flipping the initial features and hyperplane simultaneously. Training in both the original and in the flip space can provide precise updates of learnable parameters. To the best of our knowledge, this is the first attempt that effectively moderates the overfitting problem in GNN. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate that the proposed technique improves the node classification accuracy up to 40.2 %

Graph serves as a powerful tool for modeling data that has an underlying structure in non-Euclidean space, by encoding relations as edges and entities as nodes. Despite developments in learning from graph-structured data over the years, one obstacle persists: graph imbalance. Although several attempts have been made to target this problem, they are limited to considering only class-level imbalance. In this work, we argue that for graphs, the imbalance is likely to exist at the sub-class topology group level. Due to the flexibility of topology structures, graphs could be highly diverse, and learning a generalizable classification boundary would be difficult. Therefore, several majority topology groups may dominate the learning process, rendering others under-represented. To address this problem, we propose a new framework {\method} and design (1 a topology extractor, which automatically identifies the topology group for each instance with explicit memory cells, (2 a training modulator, which modulates the learning process of the target GNN model to prevent the case of topology-group-wise under-representation. {\method} can be used as a key component in GNN models to improve their performances under the data imbalance setting. Analyses on both topology-level imbalance and the proposed {\method} are provided theoretically, and we empirically verify its effectiveness with both node-level and graph-level classification as the target tasks.

图形神经网络（GNNS）在各种基于图形的应用中显示了优势。大多数现有的GNNS假设图形结构的强大奇妙并应用邻居的置换不变本地聚合以学习每个节点的表示。然而，它们未能概括到异质图，其中大多数相邻节点具有不同的标签或特征，并且相关节点远处。最近的几项研究通过组合中央节点的隐藏表示（即，基于多跳的方法）的多个跳数来解决这个问题，或者基于注意力分数对相邻节点进行排序（即，基于排名的方法）来解决这个问题。结果，这些方法具有一些明显的限制。一方面，基于多跳的方法没有明确区分相关节点的大量多跳社区，导致严重的过平滑问题。另一方面，基于排名的模型不与结束任务进行联合优化节点排名，并导致次优溶液。在这项工作中，我们呈现图表指针神经网络（GPNN）来解决上述挑战。我们利用指针网络从大量的多跳邻域选择最相关的节点，这根据与中央节点的关系来构造有序序列。然后应用1D卷积以从节点序列中提取高级功能。 GPNN中的基于指针网络的Ranker是以端到端的方式与其他部件进行联合优化的。在具有异质图的六个公共节点分类数据集上进行了广泛的实验。结果表明，GPNN显着提高了最先进方法的分类性能。此外，分析还揭示了拟议的GPNN在过滤出无关邻居并减少过平滑的特权。

尽管图形神经网络（GNNS）领域的进步，但目前仅使用少量数据集来评估新模型。这种持续依赖少数数据集提供了对模型之间的性能差异的最小见解，对于可能具有与用作学术基准的数据集有很大不同的工业从业人员而言，尤其具有挑战性。在Google在GNN基础架构和开源软件方面的工作过程中，我们试图开发改进的基准，这些基准可健壮，可调，可扩展且可推广。在这项工作中，我们介绍了GraphWorld，这是一种新的方法和系统，用于对任何可疑的GNN任务进行任意大量的合成图种群进行基准测试GNN模型。 GraphWorld允许用户有效地生成具有数百万个统计上不同数据集的世界。它可访问，可扩展且易于使用。 GraphWorld可以在没有专门硬件的情况下在一台计算机上运行，​​也可以轻松地扩展到在任意群集或云框架上运行。使用GraphWorld，用户对Graph Generator参数具有细粒度的控制，并且可以使用内置的超参数调整基准测试任意GNN模型。我们从GraphWorld实验中介绍了有关数以百亿个基准数据集中数以万计的GNN模型的性能特征的见解。我们进一步表明，GraphWorld有效地探索了标准基准测试的基准数据集空间区域，从而揭示了在历史上无法获得的模型之间的比较。使用GraphWorld，我们还能够研究图形属性与任务性能指标之间的关系，这对于经典的现实基准集合而言，这几乎是不可能的。

近年来，异构图形神经网络（HGNNS）一直在开花，但每个工作所使用的独特数据处理和评估设置会让他们的进步完全了解。在这项工作中，我们通过使用其官方代码，数据集，设置和超参数来展示12个最近的HGNN的系统再现，揭示了关于HGNN的进展的令人惊讶的结果。我们发现，由于设置不当，简单的均匀GNN，例如GCN和GAT在很大程度上低估了。具有适当输入的GAT通常可以匹配或优于各种场景的所有现有HGNN。为了促进稳健和可重复的HGNN研究，我们构建异构图形基准（HGB），由具有三个任务的11个不同数据集组成。 HGB标准化异构图数据分割，特征处理和性能评估的过程。最后，我们介绍了一个简单但非常强大的基线简单 - HGN - 这显着优于HGB上以前的所有模型 - 以加速未来HGNN的进步。

学术界和工业广泛研究了图形机器学习。然而，作为图表学习繁荣的文献，具有大量的新兴方法和技术，它越来越难以手动设计用于不同的图形相关任务的最佳机器学习算法。为了解决挑战，自动化图形机器学习，目的是在没有手动设计的不同图表任务/数据中发现最好的图形任务/数据的最佳超参数和神经架构配置，正在增加研究界的越来越多的关注。在本文中，我们广泛地讨论了自动化图形机方法，涵盖了用于图形机学习的超参数优化（HPO）和神经架构搜索（NAS）。我们简要概述了专为Traph Machine学习或自动化机器学习而设计的现有库，进一步深入介绍AutoGL，我们的专用和世界上第一个用于自动图形机器学习的开放源库。最后但并非最不重要的是，我们分享了对自动图形机学习的未来研究方向的见解。本文是对自动图形机学习的方法，图书馆以及方向的第一个系统和全面讨论。

Deep learning has revolutionized many machine learning tasks in recent years, ranging from image classification and video processing to speech recognition and natural language understanding. The data in these tasks are typically represented in the Euclidean space. However, there is an increasing number of applications where data are generated from non-Euclidean domains and are represented as graphs with complex relationships and interdependency between objects. The complexity of graph data has imposed significant challenges on existing machine learning algorithms. Recently, many studies on extending deep learning approaches for graph data have emerged. In this survey, we provide a comprehensive overview of graph neural networks (GNNs) in data mining and machine learning fields. We propose a new taxonomy to divide the state-of-the-art graph neural networks into four categories, namely recurrent graph neural networks, convolutional graph neural networks, graph autoencoders, and spatial-temporal graph neural networks. We further discuss the applications of graph neural networks across various domains and summarize the open source codes, benchmark data sets, and model evaluation of graph neural networks. Finally, we propose potential research directions in this rapidly growing field.