无监督GNN求解社交网络最小支配集
原文标题：Graph Neural Networks for Influence Maximization in Social Networks: An Unsupervised Minimum Dominating Set Approach
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论文提出一种无监督图神经网络框架求解NP难的最小支配集问题，训练时无需真值解。在12000张合成图上训练后，推理速度比元启发式基线快55倍、比监督学习快14倍，并在真实社交网络基准上取得最优或近优解，且能泛化到未见图分布。
- 问题
- 社交网络最小支配集为NP难问题，大规模求解慢且依赖真值标签。
- 方法
- 无监督GNN框架，在12000张合成图上训练，无需真值解即可学习启发式。
- 结果
- 推理比元启发式快55倍、比监督学习快14倍，真实社交网络达最优或近优
- 影响
- 大规模影响力最大化等场景可低成本部署，且泛化到未见图分布。
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