本文分享3篇關于圖神經網絡（GNN）的相關綜述：

第1篇是對聯邦圖神經網絡的調研，將目前的工作根據三層分類法進行了劃分，即根據數據的原始存在形式、聯邦學習的常規設置進行了分類介紹；

第2篇文獻則是對幾何等變圖神經網絡的調研，其根據GNN中的消息傳遞和聚合方式將現有的方法分為三類進行介紹；

第3篇文獻則是對異質圖神經網絡的調研。

1. Federated Graph Neural Networks: Overview, Techniques and Challenges.

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.07256

摘要：

圖神經網絡在實際應用中具有強大的數據處理能力，因此受到了廣泛的關注。然而，隨著社會越來越關注數據隱私，GNN面臨著適應這種新常態的需要。這導致了近年來聯邦圖神經網絡(Federated Graph Neural Network，簡稱FedGNNs)研究的迅速發展。盡管這一跨學科領域前景廣闊，但對感興趣的研究人員來說具有很高的挑戰性。在這個話題上缺乏有見地的調研只會加劇這個問題。

在這篇論文中，我們通過提供這一新興領域的全面調研來彌補這一差距。我們提出了關于FedGNN文獻的一個獨特的三層分類法（如圖1所示），以提供一個清晰的視角來了解GNN在聯邦學習(FL)環境中是如何工作的。它通過分析圖數據如何在FL設置中表現自己，如何在不同的FL系統架構下進行GNN訓練，如何在不同的數據豎井中進行圖數據重疊程度，以及如何在不同的FL設置下進行GNN聚合，將現有的工作納入視野。通過對現有工作的優勢和局限性的討論，我們展望了未來的研究方向，可以幫助構建更健壯、動態、高效和可解釋的聯邦圖神經網絡。

2. Geometrically Equivariant Graph Neural Networks: A Survey.

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.07230

摘要：

許多科學問題都要求以幾何圖形的形式處理數據。與一般圖形數據不同，幾何圖形展示了平移、旋轉和/或反射的對稱性。研究人員利用這種歸納偏差，開發了幾何等變圖神經網絡(GNN)，以更好地表征幾何圖形的幾何和拓撲。盡管取得了豐碩的成果，但仍缺乏對等變GNN進展的綜述，這反過來阻礙了等變GNN的進一步發展。為此，基于必要而簡明的數學基礎，我們根據GNN中的消息傳遞和聚合的表示方式，將現有的方法分為三類。我們也總結了基準和相關的數據集，以便于以后的研究，為方法學的發展和實驗評估。并對未來可能的發展方向進行了展望。

3. Graph Neural Networks for Graphs with Heterophily: A Survey.

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2202.07082

摘要：

近年來，圖神經網絡(GNN)得到了迅速的發展，為無數的圖分析任務和應用提供了便利。一般來說，大多數GNN依賴于同質性假設，即屬于同一類的節點更有可能被連接。然而，作為現實世界眾多場景中普遍存在的圖屬性，異質性(即具有不同標簽的節點往往被鏈接)嚴重限制了定制同質GNN的性能。因此，GNN for Heterophilic Graphs在這個社區中得到了越來越多的關注。據我們所知，本文首次對異質圖的gnn作了一個全面的綜述。具體來說，我們提出了一個系統的分類法，該分類法本質上支配著現有的親異GNN模型，并對其進行了一般性的總結和詳細的分析。此外，我們總結了主流的異親圖基準，以促進穩健和公平的評估。最后，我們指出了在異親圖研究和應用方面的潛在發展方向。

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總結

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