近日，雷競技官網(wǎng)管理科學與工程2024級博士研究生郭啟航作為第一作者撰寫的論文《Cross-graph Interaction Networks》被國際頂級期刊《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》（TKDE）錄用。該論文的通信作者為博士生導師、計算機學院楊習貝教授。TKDE是由中國計算機學會（CCF）與中國人工智能學會（CAAI）共同推薦的A類期刊，是IEEE旗下專注于知識發(fā)現(xiàn)和數(shù)據(jù)挖掘領域的頂級期刊。

論文中，研究者設計了一種跨圖交互網(wǎng)絡（GInterNet），突破傳統(tǒng)圖神經(jīng)網(wǎng)絡局限于單圖內(nèi)部學習的限制。GInterNet通過構建和更新跨圖拓撲，探索圖間節(jié)點之間的潛在關聯(lián)。論文還提出了一種適配于跨圖拓撲的消息傳遞新范式，通過聚合不同圖之間的上下文信息，實現(xiàn)了跨圖節(jié)點交互。這一跨圖的拓撲學習、信息聚合與動態(tài)更新三位一體的新型交互范式，實現(xiàn)了多圖的表示學習。

與現(xiàn)有方法相比，GInterNet不僅可以作為獨立模型應用于半監(jiān)督與無監(jiān)督學習場景，還具有即插即用的特性，能夠靈活嵌入現(xiàn)有圖神經(jīng)網(wǎng)絡架構。實驗結果顯示，GInterNet顯著提升了基礎模型的預測精度和魯棒性。該研究創(chuàng)新性地構建了多圖交互的理論框架與技術路徑，為復雜系統(tǒng)建模、生物信息學等需要多源圖數(shù)據(jù)協(xié)同分析的領域提供了新的方法論支撐，對推動圖神經(jīng)網(wǎng)絡技術發(fā)展具有重要的指導意義。

論文鏈接（Early Access）：

https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10891744 

（撰稿：郭啟航 初審：羅文 二審：夏志平 終審：張強 編輯：羅文）