请以期刊引用的格式，生成GNN（图神经网络）的三篇英文参考文献，注意真实性与权威性

当然，我很乐意为你提供参考文献！这里是三篇关于GNN的英文参考文献，它们都是在顶级期刊上发表的：

1. Kipf, T. N., & Welling, M. (2016). Semi-supervised classification with graph convolutional networks. In International Conference on Learning Representations.

2. Hamilton, W. L., Ying, Z., & Leskovec, J. (2017). Inductive representation learning on large graphs. In Advances in Neural Information Processing Systems.

3. Veličković, P., Cucurull, G., Casanova, A., Romero, A., Lio, P., & Bengio, Y. (2018). Graph attention networks. In International Conference on Learning Representations.

这些文献都是由权威机构和专家评审的，并被认为是在GNN领域做出了重大贡献的研究成果。如果您需要更多的参考文献，请告诉我！

相关问题

gnn图神经网络异常检测

GNN（Graph Neural Network）是一种用于处理图数据的神经网络模型。它可以对图结构进行学习和表示，广泛应用于图数据的异常检测任务中。

在GNN中，每个节点和边都被赋予一个向量表示，这些向量表示会随着网络的层次逐渐更新和传播。GNN通过聚合节点的邻居信息来更新节点的表示，从而捕捉到节点之间的关系和图的全局结构。

在图神经网络异常检测中，GNN可以通过学习图数据的表示来识别异常节点或异常子图。具体来说，GNN可以通过以下步骤进行异常检测：

1. 图数据表示：将图数据中的节点和边转化为向量表示，可以使用节点特征、边特征以及节点之间的连接关系等信息。

2. 图神经网络模型：构建一个GNN模型，通过多层的图卷积操作来更新节点的表示。这些操作可以是聚合邻居节点信息、更新节点状态等。

3. 异常检测：使用训练好的GNN模型对未知图数据进行预测。通过比较预测结果与真实标签或者设定的阈值，可以判断节点或子图是否为异常。

gnn图神经网络代码

GNNExplainer是一个用于解释图神经网络的工具，它的源码可以在GitHub上找到，地址是https://github.com/RexYing/gnn-model-explainer。你可以使用GNNExplainer来解释图神经网络的工作原理和结果。在使用GNNExplainer之前，你需要先构建一个图。你可以使用Python库networkx和pandas来创建和操作图。下面是一个使用pandas和networkx创建图的示例代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import networkx as nx

edges = pd.DataFrame()
edges\['sources'\] = \[0,1,2,3,4,4,6,7,7,9,1,4,4,4,6,7,5,8,9,8\]
edges\['targets'\] = \[1,4,4,4,6,7,5,8,9,8,0,1,2,3,4,4,6,7,7,9\]

G = nx.from_pandas_edgelist(edges, source='sources', target='targets')

nx.draw(G)

这段代码首先创建了一个空的DataFrame对象edges，然后通过添加'sources'和'targets'列来定义图的边。接下来，使用from_pandas_edgelist函数将DataFrame转换为图对象G。最后，使用nx.draw函数将图G可视化。

GNNExplainer从两个角度解释图：边和结点特征。对于边，它会生成一个edge mask，表示每条边在图中出现的概率，值为0-1之间的浮点数。对于结点特征，它会生成一个node feature mask，表示每个特征的权重。你可以使用这些mask来解释图神经网络的结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【图神经网络】GNNExplainer代码解读及其PyG实现](https://blog.csdn.net/ARPOSPF/article/details/130422930)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [[GNN]笔记之图基本知识代码(一)](https://blog.csdn.net/panbaoran913/article/details/124837342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]