KDD 2020精选：五篇图神经网络论文深入解析

图神经网络（GNN）是一种处理图结构数据的神经网络，近年来在学术界和工业界都受到了极大的关注。KDD（知识发现与数据挖掘）是数据挖掘领域的重要国际会议之一。在KDD 2020会议上，有关GNN的论文是研究的热点之一，本文将为大家梳理五篇与GNN相关的论文。 1. 论文标题：《Minimal Variance Sampling with Provable Guarantees for Fast Training of GNNs》 - 描述：该论文提出了一种最小方差采样方法，该方法能提供可证明的保证以加速GNN模型的训练过程。具体而言，作者展示了如何通过优化采样策略来减少训练过程中的方差，从而加快收敛速度并提升模型性能。 - 知识点：采样策略、训练加速、方差最小化、GNN模型优化。 2. 论文标题：《Graph Structural-topic Neural Network》 - 描述：这篇文章介绍了一个结合图结构和主题模型的神经网络模型，旨在捕捉数据中潜在的结构化主题。该模型将图结构与主题模型相结合，通过神经网络来捕捉节点间的主题关联和图的结构特性。 - 知识点：图结构分析、主题模型、神经网络、结构化数据挖掘。 3. 论文标题：《Multi-level Graph Convolutional Networks for Cross-platform Anchor Link Prediction》 - 描述：该论文探讨了跨平台锚点链接预测的问题，并提出了一种多层图卷积网络（GCN）架构。通过多级特征提取，该模型能够在不同平台间学习和预测锚点链接，从而实现更好的跨平台用户识别和数据整合。 - 知识点：图卷积网络、锚点链接预测、多级特征提取、跨平台数据分析。 4. 论文标题：《GHashing: Semantic Graph Hashing for Approximate Similarity Search in Graphs》 - 描述：GHashing是一种为图结构数据设计的语义图哈希算法，它通过哈希技术实现了对图数据的近似相似性搜索。该技术能够高效地在大规模图数据库中检索相似图，对图数据的索引和检索有着重要的实际应用。 - 知识点：图哈希、相似性搜索、大规模图数据处理、索引技术。 5. 论文标题：《GCC: Graph Contrastive Coding for Graph Neural Network Pre-Training》 - 描述：该论文提出了一种新的图神经网络预训练方法——图对比编码（GCC）。GCC通过对比学习的方式，能够在无监督的条件下对图数据进行预训练，以此来学习图的通用特征表示。 - 知识点：无监督学习、预训练模型、图对比学习、特征表示。 以上五篇论文展示了图神经网络在不同领域的创新应用和深入研究。多层次GCN、无监督预训练GCN、图Hash、GCN主题模型、采样这五个方向的研究，不仅推动了GNN的发展，也为图数据的处理与分析提供了新的思路和方法。通过对这些论文的学习和理解，我们可以更好地掌握GNN的前沿技术和应用动态。