神经贝尔曼-福特网络：图神经网络的新框架

"Neural Bellman-Ford Networks: A General Graph Neural Network Framework for Link Prediction" 在图数据分析领域，链接预测是一项关键任务，涉及到预测未知或潜在的节点间连接。传统方法通常依赖于路径分析，而最近的研究引入了图神经网络（GNN）来提升这一过程的效率和准确性。论文“Neural Bellman-Ford Networks”提出了一个创新的框架，名为神经贝尔曼-福特网络（NBFNet），它将图神经网络与经典的贝尔曼-福特算法相结合，以解决图中的链接预测问题。 贝尔曼-福特算法是寻找图中两个节点间最短路径的经典算法。论文中，作者受到这一算法的启发，将节点对的表示定义为所有路径表示的广义和，而每个路径表示则为路径上各个边的广义乘积。这一路径表示方法允许更深入地捕获节点间的关联信息。他们进一步证明，这种路径公式可以通过广义的贝尔曼-福特算法有效地求解。 NBFNet是NBFNet的核心，它将广义贝尔曼-福特算法参数化，通过三个神经单元分别处理边界条件、乘法操作和求和操作。这种设计不仅使NBFNet能够涵盖许多传统的基于路径的方法，还使其具备处理同构图和多关系图（如知识图谱）的能力，无论是在转换设置（已知图的预测）还是归纳设置（未知图的预测）下。 实验结果显示，NBFNet在同构图和知识图谱上的表现显著优于现有方法，尤其是在转导和归纳设置中，这表明其强大的预测能力和泛化性能。NBFNet的通用性使得它可以适应各种复杂的图结构，为链接预测提供了更高效、更精确的解决方案。 NBFNet通过融合图神经网络与经典算法，为链接预测问题提供了一个强大且灵活的框架。这一框架不仅在理论上具有吸引力，而且在实际应用中展现出优秀的性能，有望成为未来图数据挖掘和分析领域的核心技术之一。