图形神经网络（GNNS）在学习图表表示中取得了前所未有的成功，以识别图形的分类标签。然而，GNN的大多数现有图形分类问题遵循平衡数据拆分协议，这与许多真实情景中的许多实际方案都有比其他类别更少的标签。在这种不平衡情况下直接培训GNN可能导致少数群体类别中的图形的无色表达，并损害下游分类的整体性能，这意味着开发有效GNN处理不平衡图分类的重要性。现有方法是针对非图形结构数据量身定制的，或专为不平衡节点分类而设计，而少数关注不平衡图分类。为此，我们介绍了一个新颖的框架，图形图形 - 图形神经网络（G $ ^ 2 $ GNN），通过从邻近图和本地从图形本身来源地通过全局导出额外的监督来减轻图形不平衡问题。在全球范围内，我们基于内核相似性构建图表（GOG）的图表，并执行GOG传播以聚合相邻图形表示，其最初通过通过GNN编码器汇集的节点级传播而获得。在本地，我们通过掩模节点或丢弃边缘采用拓扑增强，以改善辨别说明书测试图的拓扑结构中的模型概括性。在七个基准数据集中进行的广泛图形分类实验证明了我们提出的G $ ^ $ ^ 2 $ GNN优于F1-Macro和F1-Micro Scores的大约5 \％的大量基线。 G $ ^ 2 $ GNN的实现可用于\ href {https://github.com/yuwvandy/g2gnn} {https://github.com/yuwvandy/g2gnn}。

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。

In recent years, graph representation learning has achieved remarkable success while suffering from low-quality data problems. As a mature technology to improve data quality in computer vision, data augmentation has also attracted increasing attention in graph domain. For promoting the development of this emerging research direction, in this survey, we comprehensively review and summarize the existing graph data augmentation (GDAug) techniques. Specifically, we first summarize a variety of feasible taxonomies, and then classify existing GDAug studies based on fine-grained graph elements. Furthermore, for each type of GDAug technique, we formalize the general definition, discuss the technical details, and give schematic illustration. In addition, we also summarize common performance metrics and specific design metrics for constructing a GDAug evaluation system. Finally, we summarize the applications of GDAug from both data and model levels, as well as future directions.

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.

图神经网络（GNN）在图形上学习节点表示方面表现出很大的力量。但是，他们可能会从训练数据中继承历史偏见，从而导致预测的歧视性偏见。尽管某些工作已经开发出公平的GNN，但其中大多数直接从非图形域借用了公平代表性学习技术，而没有考虑GNN中特征传播引起的敏感属性泄漏的潜在问题。但是，我们从经验上观察到，特征传播可能会改变以前无害特征与敏感特征的相关性。这可以看作是敏感信息的泄漏，可以进一步加剧预测中的歧视。因此，我们根据特征相关性设计了两个特征掩盖策略，以突出考虑特征传播和相关性变化在减轻歧视中的重要性。通过我们的分析，我们提出了公平视图图神经网络（FAIRVGNN），以通过自动识别和掩盖敏感的相关特征来生成特征的公平视图，以考虑特征传播后的相关变化。鉴于博学的公平视图，我们适应编码器的夹紧权重，以避免使用敏感相关的功能。现实世界数据集的实验表明，Fairvgnn在模型实用程序和公平性之间取得了更好的权衡。我们的代码可在https://github.com/yuwvandy/fairvgnn上公开获取。

拓扑不平衡是由标记节点的不均匀拓扑位置引起的一个特异性不平衡问题，它大大损害了GNN的性能。什么拓扑不平衡意味着如何衡量其对图形学习的影响。在本文中，从全球视图中，我们对监督信息分布的全球视图提供了对拓扑 - 不平衡的新理解，从不足和过度划分的角度来看，这激发了两个定量指标作为测量。鉴于我们的分析，我们提出了一个新颖的位置感知的图形结构学习框架，该框架名为柔和，该框架直接优化了信息传播路径并解决了本质上解决拓扑 - 不平衡问题。我们的关键见解是增强同一类中节点的连接性，以获取更多的监督信息，从而减轻不足和过度的现象。具体而言，我们设计了一个基于锚的位置编码机制，该机制可以更好地结合相对拓扑位置并通过最大化标签影响来增强类内部电感偏置。我们进一步提出了作为边缘权重的阶级冲突度量，这有利于不同节点类别的分离。广泛的实验表明，在不同的数据注释方案中增强GNNS的功率方面，柔和的能力具有较高的潜力和适应性。

图形神经网络是一种强大的深度学习工具，用于建模图形结构化数据，在众多图形学习任务上表现出了出色的性能。为了解决深图学习中的数据噪声和数据稀缺性问题，最近有关图形数据的研究已加剧。但是，常规数据增强方法几乎无法处理具有多模式性的非欧几里得空间中定义的图形结构化数据。在这项调查中，我们正式提出了图数据扩展的问题，并进一步审查了代表性技术及其在不同深度学习问题中的应用。具体而言，我们首先提出了图形数据扩展技术的分类法，然后通过根据增强信息方式对相关工作进行分类，从而提供结构化的审查。此外，我们总结了以数据为中心的深图学习中两个代表性问题中图数据扩展的应用：（1）可靠的图形学习，重点是增强输入图的实用性以及通过图数据增强的模型容量； （2）低资源图学习，其针对通过图数据扩大标记的训练数据量表的目标。对于每个问题，我们还提供层次结构问题分类法，并审查与图数据增强相关的现有文献。最后，我们指出了有希望的研究方向和未来研究的挑战。

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。

众所周知，图形神经网络（GNN）的成功高度依赖于丰富的人类通知数据，这在实践中努力获得，并且并非总是可用的。当只有少数标记的节点可用时，如何开发高效的GNN仍在研究。尽管已证明自我训练对于半监督学习具有强大的功能，但其在图形结构数据上的应用可能会失败，因为（1）不利用较大的接收场来捕获远程节点相互作用，这加剧了传播功能的难度 - 标记节点到未标记节点的标签模式； （2）有限的标记数据使得在不同节点类别中学习良好的分离决策边界而不明确捕获基本的语义结构，这是一项挑战。为了解决捕获信息丰富的结构和语义知识的挑战，我们提出了一个新的图数据增强框架，AGST（增强图自训练），该框架由两个新的（即结构和语义）增强模块构建。 GST骨干。在这项工作中，我们研究了这个新颖的框架是否可以学习具有极有限标记节点的有效图预测模型。在有限标记节点数据的不同情况下，我们对半监督节点分类进行全面评估。实验结果证明了新的数据增强框架对节点分类的独特贡献，几乎没有标记的数据。

图表表示学习（GRL）对于图形结构数据分析至关重要。然而，大多数现有的图形神经网络（GNNS）严重依赖于标签信息，这通常是在现实世界中获得的昂贵。现有无监督的GRL方法遭受某些限制，例如对单调对比和可扩展性有限的沉重依赖。为了克服上述问题，鉴于最近的图表对比学习的进步，我们通过曲线图介绍了一种新颖的自我监控图形表示学习算法，即通过利用所提出的调整变焦方案来学习节点表示来学习节点表示。具体地，该机制使G-Zoom能够从多个尺度的图表中探索和提取自我监督信号：MICRO（即，节点级别），MESO（即，邻域级）和宏（即，子图级） 。首先，我们通过两个不同的图形增强生成输入图的两个增强视图。然后，我们逐渐地从节点，邻近逐渐为上述三个尺度建立三种不同的对比度，在那里我们最大限度地提高了横跨尺度的图形表示之间的协议。虽然我们可以从微距和宏观视角上从给定图中提取有价值的线索，但是邻域级对比度基于我们的调整后的缩放方案提供了可自定义选项的能力，以便手动选择位于微观和介于微观之间的最佳视点宏观透视更好地理解图数据。此外，为了使我们的模型可扩展到大图，我们采用了并行图形扩散方法来从图形尺寸下解耦模型训练。我们对现实世界数据集进行了广泛的实验，结果表明，我们所提出的模型始终始终优于最先进的方法。

Recently, contrastive learning (CL) has emerged as a successful method for unsupervised graph representation learning. Most graph CL methods first perform stochastic augmentation on the input graph to obtain two graph views and maximize the agreement of representations in the two views. Despite the prosperous development of graph CL methods, the design of graph augmentation schemes-a crucial component in CL-remains rarely explored. We argue that the data augmentation schemes should preserve intrinsic structures and attributes of graphs, which will force the model to learn representations that are insensitive to perturbation on unimportant nodes and edges. However, most existing methods adopt uniform data augmentation schemes, like uniformly dropping edges and uniformly shuffling features, leading to suboptimal performance. In this paper, we propose a novel graph contrastive representation learning method with adaptive augmentation that incorporates various priors for topological and semantic aspects of the graph. Specifically, on the topology level, we design augmentation schemes based on node centrality measures to highlight important connective structures. On the node attribute level, we corrupt node features by adding more noise to unimportant node features, to enforce the model to recognize underlying semantic information. We perform extensive experiments of node classification on a variety of real-world datasets. Experimental results demonstrate that our proposed method consistently outperforms existing state-of-the-art baselines and even surpasses some supervised counterparts, which validates the effectiveness of the proposed contrastive framework with adaptive augmentation. CCS CONCEPTS• Computing methodologies → Unsupervised learning; Neural networks; Learning latent representations.

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。

现有的图形神经网络（GNNS）通常会在平衡的情况下平衡，节点分布平衡。但是，在现实情况下，我们经常遇到一些案例，使几个类（即头等阶层）主导其他类（即尾巴类）以及节点学位的观点，因此天真地应用现有GNN最终最终落在概括尾巴案例。尽管最近的研究提出了处理图表上长尾情况的方法，但它们仅着眼于班级长尾或长尾巴。在本文中，我们为培训GNN的新框架提出了一个新的框架，称为图形长尾专家（LTE4G），该框架共同考虑了长尾级别的长尾和节点分类的长尾。核心思想是将专家GNN模型分配给以平衡方式分配的节点的每个子集，考虑到班级和程度的长尾。在为每个平衡子集培训了专家之后，我们采用知识蒸馏来获得两名班级学生，即校学生和尾巴班级学生，每个学生分别负责在校课和尾部课程中分别对节点进行分类。我们证明，LTE4G的表现优于在手动和自然不平衡图上评估的节点分类中的各种最新方法。可以在https://github.com/sukwonyun/lte4g上找到LTE4G的源代码。

图形神经网络（GNN）是用于建模图数据的流行机器学习方法。许多GNN在同质图上表现良好，同时在异质图上表现不佳。最近，一些研究人员将注意力转移到设计GNN，以通过调整消息传递机制或扩大消息传递的接收场来设计GNN。与从模型设计的角度来减轻异性疾病问题的现有作品不同，我们建议通过重新布线结构来从正交角度研究异质图，以减少异质性并使传统GNN的表现更好。通过全面的经验研究和分析，我们验证了重新布线方法的潜力。为了充分利用其潜力，我们提出了一种名为Deep Hertophilly Graph Rewiring（DHGR）的方法，以通过添加同粒子边缘和修剪异质边缘来重新线图。通过比较节点邻居的标签/特征 - 分布的相似性来确定重新布线的详细方法。此外，我们为DHGR设计了可扩展的实现，以确保高效率。 DHRG可以轻松地用作任何GNN的插件模块，即图形预处理步骤，包括同型和异性的GNN，以提高其在节点分类任务上的性能。据我们所知，这是研究图形的第一部重新绘图图形的作品。在11个公共图数据集上进行的广泛实验证明了我们提出的方法的优势。

Graph machine learning has been extensively studied in both academia and industry. Although booming with a vast number of emerging methods and techniques, most of the literature is built on the in-distribution hypothesis, i.e., testing and training graph data are identically distributed. However, this in-distribution hypothesis can hardly be satisfied in many real-world graph scenarios where the model performance substantially degrades when there exist distribution shifts between testing and training graph data. To solve this critical problem, out-of-distribution (OOD) generalization on graphs, which goes beyond the in-distribution hypothesis, has made great progress and attracted ever-increasing attention from the research community. In this paper, we comprehensively survey OOD generalization on graphs and present a detailed review of recent advances in this area. First, we provide a formal problem definition of OOD generalization on graphs. Second, we categorize existing methods into three classes from conceptually different perspectives, i.e., data, model, and learning strategy, based on their positions in the graph machine learning pipeline, followed by detailed discussions for each category. We also review the theories related to OOD generalization on graphs and introduce the commonly used graph datasets for thorough evaluations. Finally, we share our insights on future research directions. This paper is the first systematic and comprehensive review of OOD generalization on graphs, to the best of our knowledge.

近年来，自我监督学习（SSL）已广泛探索。特别是，生成的SSL在自然语言处理和其他AI领域（例如BERT和GPT的广泛采用）中获得了新的成功。尽管如此，对比度学习 - 严重依赖结构数据的增强和复杂的培训策略，这是图SSL的主要方法，而迄今为止，生成SSL在图形上的进度（尤其是GAES）尚未达到潜在的潜力。正如其他领域所承诺的。在本文中，我们确定并检查对GAE的发展产生负面影响的问题，包括其重建目标，训练鲁棒性和错误指标。我们提出了一个蒙版的图形自动编码器Graphmae，该图可以减轻这些问题，以预处理生成性自我监督图。我们建议没有重建图形结构，而是提议通过掩盖策略和缩放余弦误差将重点放在特征重建上，从而使GraphMae的强大训练受益。我们在21个公共数据集上进行了大量实验，以实现三个不同的图形学习任务。结果表明，Graphmae-A简单的图形自动编码器具有仔细的设计-CAN始终在对比度和生成性最新基准相比，始终产生优于性的表现。这项研究提供了对图自动编码器的理解，并证明了在图上的生成自我监督预训练的潜力。

基于图的异常检测已被广泛用于检测现实世界应用中的恶意活动。迄今为止，现有的解决此问题的尝试集中在二进制分类制度中的结构特征工程或学习上。在这项工作中，我们建议利用图形对比编码，并提出监督的GCCAD模型，以将异常节点与正常节点的距离与全球环境（例如所有节点的平均值）相比。为了使用稀缺标签处理场景，我们通过设计用于生成合成节点标签的图形损坏策略，进一步使GCCAD成为一个自制的框架。为了实现对比目标，我们设计了一个图形神经网络编码器，该编码器可以在消息传递过程中推断并进一步删除可疑链接，并了解输入图的全局上下文。我们在四个公共数据集上进行了广泛的实验，表明1）GCCAD显着且始终如一地超过各种高级基线，2）其自我监督版本没有微调可以通过其完全监督的版本来实现可比性的性能。

动态图形表示学习是具有广泛应用程序的重要任务。以前关于动态图形学习的方法通常对嘈杂的图形信息（如缺失或虚假连接）敏感，可以产生退化的性能和泛化。为了克服这一挑战，我们提出了一种基于变换器的动态图表学习方法，命名为动态图形变换器（DGT），带有空间 - 时间编码，以有效地学习图形拓扑并捕获隐式链接。为了提高泛化能力，我们介绍了两个补充自我监督的预训练任务，并表明共同优化了两种预训练任务，通过信息理论分析导致较小的贝叶斯错误率。我们还提出了一个时间联盟图形结构和目标 - 上下文节点采样策略，用于高效和可扩展的培训。与现实世界数据集的广泛实验说明了与几个最先进的基线相比，DGT呈现出优异的性能。

图级表示在各种现实世界中至关重要，例如预测分子的特性。但是实际上，精确的图表注释通常非常昂贵且耗时。为了解决这个问题，图形对比学习构造实例歧视任务，将正面对（同一图的增强对）汇总在一起，并将负面对（不同图的增强对）推开，以进行无监督的表示。但是，由于为了查询，其负面因素是从所有图中均匀抽样的，因此现有方法遭受关键采样偏置问题的损失，即，否定物可能与查询具有相同的语义结构，从而导致性能降解。为了减轻这种采样偏见问题，在本文中，我们提出了一种典型的图形对比度学习（PGCL）方法。具体而言，PGCL通过将语义相似的图形群群归为同一组的群集数据的基础语义结构，并同时鼓励聚类的一致性，以实现同一图的不同增强。然后给出查询，它通过从与查询群集不同的群集中绘制图形进行负采样，从而确保查询及其阴性样本之间的语义差异。此外，对于查询，PGCL根据其原型（集群质心）和查询原型之间的距离进一步重新重新重新重新重新享受其负样本，从而使那些具有中等原型距离的负面因素具有相对较大的重量。事实证明，这种重新加权策略比统一抽样更有效。各种图基准的实验结果证明了我们的PGCL比最新方法的优势。代码可在https://github.com/ha-lins/pgcl上公开获取。

节点分类在各种图形挖掘任务中至关重要。在实践中，实际图通常遵循长尾分布，其中大量类仅由有限的标记节点组成。尽管图神经网络（GNN）在节点分类方面取得了显着改善，但在这种情况下，它们的性能大大降低。主要原因可以归因于由于元任务中不同节点/类分布引起的任务差异（即节点级别和类级别的方差）引起的任务差异，因此元素训练和元检验之间存在巨大的概括差距。因此，为了有效地减轻任务差异的影响，我们在少数弹出的学习设置下提出了一个任务自适应的节点分类框架。具体而言，我们首先在具有丰富标记节点的类中积累了元知识。然后，我们通过提出的任务自适应模块将这些知识转移到具有有限标记的节点的类别中。特别是，为了适应元任务之间的不同节点/类分布，我们建议三个基本模块以执行\ emph {node-level}，\ emph {class-level}和\ emph {task-emph {task-level}适应元任务分别。这样，我们的框架可以对不同的元任务进行适应，从而提高元测试任务上的模型概括性能。在四个普遍的节点分类数据集上进行了广泛的实验，证明了我们的框架优于最先进的基线。我们的代码可在https://github.com/songw-sw/tent上提供。