High order structures (cavities and cliques) of the gene network of influenza A virus reveal tight associations among viruses during evolution and are key signals that indicate viral cross-species infection and cause pandemics. As indicators for sensing the dynamic changes of viral genes, these higher order structures have been the focus of attention in the field of virology. However, the size of the viral gene network is usually huge, and searching these structures in the networks introduces unacceptable delay. To mitigate this issue, in this paper, we propose a simple-yet-effective model named HyperSearch based on deep learning to search cavities in a computable complex network for influenza virus genetics. Extensive experiments conducted on a public influenza virus dataset demonstrate the effectiveness of HyperSearch over other advanced deep-learning methods without any elaborated model crafting. Moreover, HyperSearch can finish the search works in minutes while 0-1 programming takes days. Since the proposed method is simple and easy to be transferred to other complex networks, HyperSearch has the potential to facilitate the monitoring of dynamic changes in viral genes and help humans keep up with the pace of virus mutations.

高阶相关性学习在数据表示学习中表现出了优越性，在近几十年来，超图已被广泛使用。基于超图的表示方法（例如HyperGraph神经网络）的性能很大程度上取决于HyperGraph结构的质量。如何在数据之间生成超图结构仍然是一项具有挑战性的任务。缺失和嘈杂的数据可能会导致超图结构中的“不良连接”，并破坏基于超图的表示过程。因此，揭示高阶结构，即观察到的数据背后的超图成为一项紧迫但重要的任务。为了解决这个问题，我们设计了深度图结构学习的一般范式，即DeepHGSL，以优化基于超图表的表示超图结构。具体地，受鲁棒性问题的信息瓶颈原则的启发，我们首先将其扩展到HyperGraph Case，该案例由HyperGraph Information Bottleneck（HIB）原理命名。然后，我们应用此原理来指导超图结构学习，其中引入HIB以构建损耗函数以最大程度地减少超图结构中的嘈杂信息。可以优化超图结构，并且可以认为该过程可以增强正确的连接并削弱训练阶段的错误连接。因此，所提出的方法即使在严重的嘈杂结构上提取更健壮的表示也有益。最后，我们在四个基准数据集上评估该模型以进行表示。与其他最新方法相比，对图形和超图结构数据的实验结果证明了我们方法的有效性和鲁棒性。

药物 - 药物相互作用（DDIS）可能会阻碍药物的功能，在最坏的情况下，它们可能导致不良药物反应（ADR）。预测所有DDI是一个具有挑战性且关键的问题。大多数现有的计算模型都集成了来自不同来源的药物中心信息，并利用它们作为机器学习分类器中的功能来预测DDIS。但是，这些模型有很大的失败机会，尤其是对于所有信息都没有可用的新药。本文提出了一个新型的HyperGraph神经网络（HYGNN）模型，仅基于用于DDI预测问题的任何药物的微笑串。为了捕获药物的相似性，我们创建了从微笑字符串中提取的药物的化学子结构中创建的超图。然后，我们开发了由新型的基于注意力的超图边缘编码器组成的HYGNN，以使药物的表示形式和解码器，以预测药物对之间的相互作用。此外，我们进行了广泛的实验，以评估我们的模型并将其与几种最新方法进行比较。实验结果表明，我们提出的HYGNN模型有效地预测了DDI，并以最大的ROC-AUC和PR-AUC分别超过基准，分别为97.9％和98.1％。

疾病预测是医学应用中的知名分类问题。 GCNS提供了一个强大的工具，用于分析患者相对于彼此的特征。这可以通过将问题建模作为图形节点分类任务来实现，其中每个节点是患者。由于这种医学数据集的性质，类别不平衡是疾病预测领域的普遍存在问题，其中类的分布是歪曲的。当数据中存在类别不平衡时，现有的基于图形的分类器倾向于偏向于主要类别并忽略小类中的样本。另一方面，所有患者中罕见阳性病例的正确诊断在医疗保健系统中至关重要。在传统方法中，通过将适当的权重分配给丢失函数中的类别来解决这种不平衡，这仍然依赖于对异常值敏感的权重的相对值，并且在某些情况下偏向于小类（ES）。在本文中，我们提出了一种重加权的对抗性图形卷积网络（RA-GCN），以防止基于图形的分类器强调任何特定类的样本。这是通过将基于图形的神经网络与每个类相关联来完成的，这负责加权类样本并改变分类器的每个样本的重要性。因此，分类器自身调节并确定类之间的边界，更加关注重要样本。分类器和加权网络的参数受到侵犯方法训练。我们在合成和三个公共医疗数据集上显示实验。与最近的方法相比，ra-gcn展示了与最近的方法在所有三个数据集上识别患者状态的方法相比。详细分析作为合成数据集的定量和定性实验提供。

最近，基于图形神经网络（GNN）的文本分类模型引起了越来越多的关注。大多数这些模型采用类似的网络范例，即使用预训练节点嵌入初始化和两层图卷积。在这项工作中，我们提出了Textrgnn，一种改进的GNN结构，它引入了剩余连接以加深卷积网络深度。我们的结构可以获得更广泛的节点接收领域，有效地抑制节点特征的过平滑。此外，我们将概率语言模型集成到图形节点嵌入的初始化中，从而可以更好地提取非图形语义信息。实验结果表明，我们的模型是一般和高效的。无论是语料库级别还是文本级别，它都可以显着提高分类准确性，并在各种文本分类数据集中实现SOTA性能。

作为图表上链路预测的自然扩展，超链接预测的目的是推断超图中缺失的超链接，其中超链接可以连接两个以上的节点。超链接预测在从化学反应网络，社交通信网络到蛋白质 - 蛋白质相互作用网络的广泛系统中具有应用。在本文中，我们提供了有关超链接预测的系统和全面调查。我们提出了一种新的分类法，将现有的超链接预测方法分类为四类：基于相似性的基于概率，基于矩阵优化和基于深度学习的方法。为了比较来自不同类别的方法的性能，我们使用每个类别的代表性方法对各种超图应用进行了基准研究。值得注意的是，基于深度学习的方法比超链接预测中的其他方法占了上风。

尽管不断努力提高代码搜索的有效性和效率，但仍未解决两个问题。首先，编程语言具有固有的牢固结构链接，并且代码的特征是文本表单将省略其中包含的结构信息。其次，代码和查询之间存在潜在的语义关系，跨序列对齐代码和文本是具有挑战性的，因此在相似性匹配期间，向量在空间上保持一致。为了解决这两个问题，在本文中，提出了一个名为CSSAM的代码搜索模型（代码语义和结构注意匹配）。通过引入语义和结构匹配机制，CSSAM有效提取并融合了多维代码功能。具体而言，开发了交叉和残留层，以促进代码和查询的高纬度空间比对。通过利用残差交互，匹配模块旨在保留更多的代码语义和描述性功能，从而增强了代码及其相应查询文本之间的附着力。此外，为了提高模型对代码固有结构的理解，提出了一个名为CSRG的代码表示结构（代码语义表示图），用于共同表示抽象语法树节点和代码的数据流。根据两个包含540K和330K代码段的公开可用数据集的实验结果，CSSAM在两个数据集中分别在获得最高的SR@1/5/10，MRR和NDCG@50方面大大优于基本线。此外，进行消融研究是为了定量衡量CSSAM每个关键组成部分对代码搜索效率和有效性的影响，这为改进高级代码搜索解决方案提供了见解。

在许多研究中已经表明，考虑相关股票数据预测股票价格变动的重要性，但是，用于建模，嵌入和分析相互关联股票行为的先进图形技术尚未被广泛利用，以预测股票价格变动。该领域的主要挑战是找到一种建模任意股票之间现有关系的方法，并利用这种模型来改善这些股票的预测绩效。该领域中的大多数现有方法都取决于基本的图形分析技术，预测能力有限，并且缺乏通用性和灵活性。在本文中，我们介绍了一个名为GCNET的新颖框架，该框架将任意股票之间的关系建模为称为“影响网络”的图形结构，并使用一组基于历史的预测模型来推断出股票子集的合理初始标签图中的节点。最后，GCNET使用图形卷积网络算法来分析此部分标记的图形，并预测图中每个库存的下一个运动价格方向。 GCNET是一个一般预测框架，可以根据其历史数据来预测相互作用股票的价格波动。我们对纳斯达克指数一组股票的实验和评估表明，GCNET在准确性和MCC测量方面显着提高了SOTA的性能。

Graph convolutional networks (GCNs) have achieved great success in graph representation learning by extracting high-level features from nodes and their topology. Since GCNs generally follow a message-passing mechanism, each node aggregates information from its first-order neighbour to update its representation. As a result, the representations of nodes with edges between them should be positively correlated and thus can be considered positive samples. However, there are more non-neighbour nodes in the whole graph, which provide diverse and useful information for the representation update. Two non-adjacent nodes usually have different representations, which can be seen as negative samples. Besides the node representations, the structural information of the graph is also crucial for learning. In this paper, we used quality-diversity decomposition in determinant point processes (DPP) to obtain diverse negative samples. When defining a distribution on diverse subsets of all non-neighbouring nodes, we incorporate both graph structure information and node representations. Since the DPP sampling process requires matrix eigenvalue decomposition, we propose a new shortest-path-base method to improve computational efficiency. Finally, we incorporate the obtained negative samples into the graph convolution operation. The ideas are evaluated empirically in experiments on node classification tasks. These experiments show that the newly proposed methods not only improve the overall performance of standard representation learning but also significantly alleviate over-smoothing problems.

HyperGraphs为在节点之间建模多路相互作用提供了有效的抽象，每个HyperEdge都可以连接任何数量的节点。与大多数利用统计依赖性的研究不同，我们从因果关系的角度研究了超图。具体而言，在本文中，我们重点介绍了对超图的个人治疗效果（ITE）估计的问题，旨在估算干预措施（例如，佩戴脸部覆盖）将对结果（例如，Covid-19感染）的因果影响（例如，Covid-19感染）影响。每个节点。关于ITE估计的现有作品假设一个人的结果不应受到其他个体的治疗作业的影响（即无干扰），或者假设仅在普通图中的成对相关个体之间存在干扰。我们认为，这些假设对现实世界中的超图可能是不现实的，在现实世界中，高阶干扰可能会影响由于存在组相互作用而导致的最终ITE估计。在这项工作中，我们研究了高阶干扰建模，并提出了一个由HyperGraph神经网络提供支持的新因果学习框架。对现实世界超图的广泛实验验证了我们框架优于现有基线的优势。

图表可以模拟实体之间的复杂交互，它在许多重要的应用程序中自然出现。这些应用程序通常可以投入到标准图形学习任务中，其中关键步骤是学习低维图表示。图形神经网络（GNN）目前是嵌入方法中最受欢迎的模型。然而，邻域聚合范例中的标准GNN患有区分\ EMPH {高阶}图形结构的有限辨别力，而不是\ EMPH {低位}结构。为了捕获高阶结构，研究人员求助于主题和开发的基于主题的GNN。然而，现有的基于主基的GNN仍然仍然遭受较少的辨别力的高阶结构。为了克服上述局限性，我们提出了一个新颖的框架，以更好地捕获高阶结构的新框架，铰接于我们所提出的主题冗余最小化操作员和注射主题组合的新颖框架。首先，MGNN生成一组节点表示W.R.T.每个主题。下一阶段是我们在图案中提出的冗余最小化，该主题在彼此相互比较并蒸馏出每个主题的特征。最后，MGNN通过组合来自不同图案的多个表示来执行节点表示的更新。特别地，为了增强鉴别的功率，MGNN利用重新注射功能来组合表示的函数w.r.t.不同的主题。我们进一步表明，我们的拟议体系结构增加了GNN的表现力，具有理论分析。我们展示了MGNN在节点分类和图形分类任务上的七个公共基准上表现出最先进的方法。

图表神经网络（GNN）基于故障诊断（FD）近年来收到了越来越多的关注，因为来自来自多个应用域的数据可以有利地表示为图。实际上，与传统的FD方法相比，这种特殊的代表性表格导致了卓越的性能。在本次审查中，给出了GNN，对故障诊断领域的潜在应用以及未来观点的简单介绍。首先，通过专注于它们的数据表示，即时间序列，图像和图形，回顾基于神经网络的FD方法。其次，引入了GNN的基本原则和主要架构，注意了图形卷积网络，图注意网络，图形样本和聚合，图形自动编码器和空间 - 时间图卷积网络。第三，通过详细实验验证基于GNN的最相关的故障诊断方法，结论是基于GNN的方法可以实现良好的故障诊断性能。最后，提供了讨论和未来的挑战。

在许多现实世界应用中，基于图表编辑距离（GED）等指标（GED）等图表之间计算相似性得分的能力很重要。计算精确的GED值通常是一个NP硬性问题，传统算法通常在准确性和效率之间实现不令人满意的权衡。最近，图形神经网络（GNNS）为该任务提供了数据驱动的解决方案，该解决方案更有效，同时保持小图中的预测准确性（每图约10个节点）相似性计算。现有的基于GNN的方法分别嵌入了两个图（缺乏低水平的横向互动）或用于整个图表对（冗余和耗时）的部署跨冲突相互作用，在图中的节点数量增加。在本文中，我们着重于大规模图的相似性计算，并提出了“嵌入式磨合匹配”框架cosimgnn，该框架首先嵌入和粗大图形具有自适应池操作，然后在污垢的图表上部署细粒度的相互作用，以便在污垢的图形上进行污垢的互动最终相似性得分。此外，我们创建了几个合成数据集，这些数据集为图形相似性计算提供了新的基准测试。已经进行了有关合成数据集和现实世界数据集的详细实验，并且Cosimgnn实现了最佳性能，而推理时间最多是以前的Etab-The-The-The-ART的1/3。

Sleep stage recognition is crucial for assessing sleep and diagnosing chronic diseases. Deep learning models, such as Convolutional Neural Networks and Recurrent Neural Networks, are trained using grid data as input, making them not capable of learning relationships in non-Euclidean spaces. Graph-based deep models have been developed to address this issue when investigating the external relationship of electrode signals across different brain regions. However, the models cannot solve problems related to the internal relationships between segments of electrode signals within a specific brain region. In this study, we propose a Pearson correlation-based graph attention network, called PearNet, as a solution to this problem. Graph nodes are generated based on the spatial-temporal features extracted by a hierarchical feature extraction method, and then the graph structure is learned adaptively to build node connections. Based on our experiments on the Sleep-EDF-20 and Sleep-EDF-78 datasets, PearNet performs better than the state-of-the-art baselines.

在大数据的时代，基于数据驱动的分类已成为智能制造业的基本方法，以指导生产和优化检查。实践中获得的工业数据通常是由软传感器收集的时间序列数据，这是高度非线性，非间断，不平衡和嘈杂的。大多数现有的软传感机器学习模型侧重于捕获串联内部时间依赖关系或预定义的序列间相关性，同时忽略标签之间的相关性，每个实例同时与多个标签相关联。在本文中，我们提出了一种基于曲线的新颖的曲线图，用于多变量时间序列分类噪声和高度不平衡的软感测数据。所提出的基层能够在光谱域中捕获串联串联和串联系列依赖项; 2）通过叠加由统计共生信息构建的标签图来利用标签相关性; 3）从文本和数值域中使用注意机制学习功能; 4）利用未标记的数据并通过半监督学习缓解数据不平衡。与其他常用分类器的比较研究在希捷软感测数据上进行，实验结果验证了我们提出的方法的竞争性能。

与多标签学习相反，标签分布学习通过标签分布来表征示例的多义，以代表更丰富的语义。在标签分布的学习过程中，培训数据主要是通过手动注释或标签增强算法来生成标签分布的。不幸的是，手动注释任务的复杂性或标签增强算法的不准确性导致标签分布训练集中的噪声和不确定性。为了减轻此问题，我们在标签分布学习框架中介绍了隐式分布，以表征每个标签值的不确定性。具体而言，我们使用深层隐式表示学习来构建具有高斯先前约束的标签分布矩阵，其中每个行组件对应于每个标签值的分布估计，并且该行组件受到先验的高斯分布来限制以调节噪声和不确定性标签分布数据集的干扰。最后，通过使用自我注意力算法将标签分布矩阵的每个行分量转换为标准标签分布形式。此外，在训练阶段进行了一些具有正则化特征的方法，以提高模型的性能。

准确的交通状况预测为车辆环境协调和交通管制任务提供了坚实的基础。由于道路网络数据在空间分布中的复杂性以及深度学习方法的多样性，有效定义流量数据并充分捕获数据中复杂的空间非线性特征变得具有挑战性。本文将两种分层图池方法应用于流量预测任务，以减少图形信息冗余。首先，本文验证了流量预测任务中层次图池方法的有效性。分层图合并方法与其他基线在预测性能上形成鲜明对比。其次，应用了两种主流分层图池方法，节点群集池和节点下降池，用于分析流量预测中的优势和弱点。最后，对于上述图神经网络，本文比较了不同图网络输入对流量预测准确性的预测效应。分析和汇总定义图网络的有效方法。

一种感染细菌和古代的原核病毒是微生物社区的关键球员。预测原核病毒的宿主有助于破译微生物之间的动态关系。虽然存在用于宿主鉴定的实验方法，但它们是劳动密集型或需要培养宿主细胞，从而产生对计算宿主预测的需求。尽管结果有一些有希望的结果，但计算宿主预测仍然是挑战，因为通过高通量测序技术通过有限的已知的相互作用和纯粹的测序量。最先进的方法只能在物种级别达到43％的精度。这项工作呈现樱桃，该工具配制主机预测作为知识图中的链路预测。作为病毒原核相互作用预测工具，可以应用樱桃以预测新发现病毒的宿主以及感染抗生素抗菌细菌的病毒。我们展示了樱桃对既有应用的效用，并将其性能与不同情景中的最先进的方法进行了比较。为了我们最好的知识，樱桃在识别病毒 - 原核互动方面具有最高的准确性。它优于物种水平的所有现有方法，精度增加37％。此外，樱桃的性能比其他工具更短的Contig。

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。

深度学习在各种软件工程任务中广泛使用，例如，节目分类和缺陷预测。虽然该技术消除了特征工程所需的过程，但源代码模型的构建显着影响了这些任务的性能。最近的作品主要集中在通过引入从CFG提取的上下文依赖项来补充基于AST的源代码模型。但是，所有这些都关注基本块的表示，这是上下文依赖性的基础。在本文中，我们集成了AST和CFG，并提出了一种嵌入了分层依赖项的新型源代码模型。基于此，我们还设计了一种神经网络，这取决于图表关注机制。特殊地，我们介绍了基本块的句法结构，即其对应的AST，在源代码模型中提供足够的信息并填补间隙。我们在三种实际软件工程任务中评估了该模型，并将其与其他最先进的方法进行了比较。结果表明，我们的模型可以显着提高性能。例如，与最佳性能的基线相比，我们的模型将参数的比例降低了50 \％并实现了对程序分类任务的准确性的4 \％改进。