8个数据集全面胜出！思维链推理刷新图学习表现上限
8个数据集全面胜出！思维链推理刷新图学习表现上限图神经网络还能更聪明？思维链提示学习来了！
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5733 点击 2025-06-08 15:17
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图神经网络还能更聪明？思维链提示学习来了！
ittor Geometric 1.0是由中国人民大学与东北大学联合开发的图机器学习库，基于国产Jittor框架，高效灵活，可助力处理复杂图结构数据，性能优于同类型框架，支持多种前沿图神经网络模型，已开源供用户使用。
此项研究成果已被 AAAI 2025 录用。该论文的第一作者是南洋理工大学计算与数据科学学院 (CCDS) 的硕士生杨潇，师从苗春燕教授，主要研究方向是图神经网络。
图数据学习在过去几年中取得了显著的进展，图神经网络（GNN）在此过程中起到了核心作用。然而，不同的 GNN 方法在概念和实现上的差异，对理解和应用图学习算法构成了挑战。
ACM SIGKDD（简称 KDD）始于 1989 年，是全球数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议。KDD 2025 将于 2025 年 8 月 3 日在加拿大多伦多举办。
多年来，浙江大学周晟老师团队与阿里安全交互内容安全团队持续开展产学研合作。近日，双⽅针对标签噪声下图神经⽹络的联合研究成果《NoisyGL：标签噪声下图神经网络的综合基准》被 NeurIPS Datasets and Benchmarks Track 2024 收录。本次 NeurIPS D&B Track 共收到 1820 篇投稿，录⽤率为 25.3%。
中科大成果，拿下图学习“世界杯”单项冠军！ 由中科大王杰教授团队（MIRA Lab）提出的首个具有最优性保证的大语言模型和图神经网络分离训练框架，在国际顶级图学习标准OGB（Open Graph Benchmark）挑战赛的蛋白质功能预测任务上斩获「第一名」，该纪录从2023年9月27日起保持至今。
基于图神经网络的方法被广泛应用于不同问题并且显著推动了相关领域的进步，包括但不限于数据挖掘、计算机视觉和自然语言处理。考虑到图神经网络已经取得了丰硕的成果，一篇全面且详细的综述可以帮助相关研究人员掌握近年来计算机视觉中基于图神经网络的方法的进展，以及从现有论文中总结经验和产生新的想法。
PolygonGNN是一种新型框架，用于学习包括单一和多重多边形在内的多边形几何体的表征，它通过异质可见图来捕捉多边形内外的空间关系，并利用图神经网络有效处理这些关系，以提高计算效率和泛化能力。该框架在五个数据集上表现出色，证明了其在捕捉多边形几何体有用表征方面的有效性。
SelfGNN框架结合了图神经网络和个性化自增强学习，能够捕捉用户行为的多时间尺度模式，降低噪声影响，提升推荐系统鲁棒性。