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研究质疑 GraphLLM 节点分类增益：简单基线仅差 2.3 个百分点
该 arXiv 论文复现三项近期研究的分割设置，用仅依赖验证集调参的 Correct & Smooth 与 MLP 基线对比 GraphLLM 报告的最佳结果，中位差距仅 2.3 与 2.8 个百分点。作者同时指出测试集调参、测试池节点标签泄漏、基线数字未披露复用、Cora 加载器文本标签错位等评…
arXiv cs.LG10 天前
#图神经网络
共 89 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
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arXiv 审计 UB-GOLD 图异常检测基准，发现测试标签泄漏
研究审计 UB-GOLD 与 14 个图级异常检测代码库，发现 UB-GOLD 共享训练循环用测试标签选检查点，14 个代码库中有 8 个存在同类问题。按测试 AUROC 选检查点平均虚增 5.12 个 AUROC 点，作者建议主结果应采用无测试标签的选择方式并公开逐次运行输出。
arXiv cs.LG12 天前
★ 3
LEMON：基于注意力图的等变学习实现新大模型零样本行为监控
研究将跨模型注意力图的不匹配刻画为代数对称性，基于几何深度学习构建在线图神经网络监控器 LEMON，逐 token 处理注意力图并以极低开销输出异常分数。在 16 个大模型和六个数据集上，零样本跨模型场景下幻觉与越狱监控均优于所有基线，最高提升 14 个 ROC-AUC 点。
arXiv cs.AI12 天前
★ 3
CyberWorld：面向自主网络防御的世界模型框架
该论文提出 CyberWorld，一种 Dreamer 风格的世界模型框架，可从向量、图、文本和多模态表示中学习网络攻防的潜在动态。基于图的变体在 3.6k–15.8k 环境步内即超越基线，而无模型 PPO 需数百万步，显著提升样本效率。研究还发现图结构在拓扑相关攻击下更稳健，且随网络规模从 15…
arXiv cs.LG33 天前
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Acacia：在网页图上训练的图基础模型
论文提出图基础模型 Acacia，完全基于 Common Crawl 网页图从零训练，不依赖预训练 LLM。它无需额外训练即可支持任意特征维度与语义，覆盖节点分类、链接预测、节点聚类和图生成等任务，并具备上下文学习能力。该结果提供了图模型可像 LLM 一样从零涌现能力的证据。
arXiv cs.AI34 天前
★ 3
M2G-LLM：多模态图推理增强临床预测
研究者提出 M2G-LLM，通过图神经网络增强大语言模型的多模态整合与对齐能力，建模患者就诊间的时间关系、在临床相似患者间传播信息，并构建多模态上下文向量注入 LLM 中间层。在 MIMIC-IV 与 MIMIC-CXR 数据集上，该框架在临床预测任务上优于强基线，展示了 LLM 语言理解与 GN…
arXiv cs.LG41 天前
★ 3
FoundAna：GNN 辅助的图异常检测基础模型
论文提出 FoundAna，首个面向可泛化跨图异常检测的基础模型框架，结合 GNN 与 Transformer。模型集成异常检测专用 GNN 组件与标准 Transformer 编码器，并加入四种互补位置编码以捕获局部与全局结构信息，通过属性与邻接解码器的重构误差作为异常分数。在金融、社交与引文网…
arXiv cs.LG45 天前
★ 3
网络金融传染：AI 供应商被攻破如何在银行系统传播
论文研究银行系统依赖少数共享 AI 供应商时，单一供应商被攻破如何沿运营、信息与金融链路传播并引发类似银行危机的损失。作者构建四层异质网络并提出 CFC-Prop 随机传染与清算模型，在含 60 家供应商、220 家银行的合成数据上复现重尾损失分布与补丁延迟敏感性。同时训练的 CFC-GNN 早期…
arXiv cs.AI52 天前
★ 3
移动感知PM2.5预测的空间注意力图神经网络
研究提出SA-GNN模型，用于城市交通走廊高分辨率PM2.5浓度预测。模型结合聚类GRU和图注意力网络，在印度苏拉特数据集上表现优于LSTM等基线，实现R²=0.95。该技术有望支持实时细粒度监测和个性化暴露追踪。
arXiv cs.AI55 天前
★ 3
关系过正则化：基于图神经网络的AI文本检测新方法
该研究提出关系过正则化（ROR）概念，利用句子间转换方差偏差检测AI生成文本。提出的CSFG图框架编码位置、顺序、语义和转换偏差信号，在二元检测中达到97.14%的准确率，优于最强基线11.14个百分点，且对未见LLM具有鲁棒性。
arXiv cs.AI65 天前
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图神经网络对抗攻防的分离原理与 SepAttack 方法
论文从图结构谱性质出发提出特征攻击框架，核心是分离原理：最优特征扰动为秩一，可分解为仅依赖图的度比例分量与仅依赖权重的奇异向量分量。由此得到的 SepAttack 无需梯度计算，在目标设定下比 Nettack、IG-Attack 快约 70 倍且跨架构迁移近乎完美，并据此导出对抗训练方法 SepA…
arXiv cs.LG2 天前
★ 2
TGTV：时空图学习与大模型结合的无人机故障检测溯源框架
论文提出 TGTV，将时空图学习与大语言模型结合，用于固定翼无人机可解释故障检测与溯源。方法融合时间卷积网络、图注意力网络、时序 Transformer 与变分自编码器，并用连续时间 Shapley 归因定位关键传感器。在 ALFA 数据集上窗口级 AUPRC 达 0.976，飞行级故障诊断 F1…
arXiv cs.LG2 天前
★ 2
粗网格图神经网络预测参数化非定常流稀疏观测量
arXiv 论文提出直接在粗网格上部署图神经网络的降阶模型，跳过全状态重建，用于参数化二维/三维受限圆柱流与不均匀加热腔。模型可泛化到未见工况并准确预测稀疏探针位置与积分量，训练时间与内存均优于细网格代理。配合频谱引导的自适应采样，最大误差降低一个数量级。
arXiv cs.LG2 天前
★ 2
SAG-Sep：稀疏增广图与洋葱引导搜索加速容量割分离
论文提出 SAG-Sep 分离器，单次编码前向即可为各车辆数层级打分节点归属，避免迭代式预测-粗化推理，并配合免训练解码器 Onion-Sweep 输出嵌套割候选。在 N=1000 的 NeuralSEP 基准上平均根间隙降低 17.7%，单次神经分离提速约 30 倍。
arXiv cs.LG2 天前
★ 2
SAC-GCL：面向图对比学习的结构感知压缩框架
针对现有图对比学习依赖随机增强、易破坏拓扑的问题，论文提出 SAC-GCL，用结构分解提取内聚子图并压缩为超节点，构建保留局部密度与高阶结构的粗化视图。在六个基准数据集上图分类表现更稳健、更具判别力。
arXiv cs.LG2 天前
★ 2
arXiv 论文提出 COGNAC 图神经网络预测液体混合物热力学活度系数
研究提出 COGNAC 图神经网络，学习原子级几何与依赖分子邻域的交互参数，并在 UNIFAC 框架中评估。基于约 82 万实验数据点训练，其在二元与多组分混合物上精度显著超过 UNIFAC 与 HANNA，误差较 HANNA 降低 13–63%，且计算成本与 UNIFAC 相当。
arXiv cs.LG4 天前
★ 2
研究提出 B-EAGLe 贝叶斯证据累积图分类框架
论文指出多数图神经网络框架是静态的，难以适应观测顺序到达的动态数据驱动应用系统（DDDAS）。作者提出受皮层-基底节-丘脑网络启发的 B-EAGLe 框架，将图分类重构为序贯证据累积过程，结合 GNN 编码器与贝叶斯累积器，仅在置信度足够时决策。CIFAR10 实验显示其具备竞争力并提供有原则的置…
arXiv cs.LG4 天前
★ 2
图神经网络实现供水管网多点泄漏定位
研究提出图神经网络模型，可在不预设泄漏数量、不穷举泄漏组合的情况下定位多个同时发生的泄漏。在 31 节点 Hanoi 与 92 节点 NET3 两个基准网络上，准确率分别比 MLP、SVM、KNN、随机森林等分类器最高提升 12% 与 20%。跨网络一致表现支持该方法可扩展性。
arXiv cs.LG4 天前
★ 2
BehaveRec 研究：长期行为历史何时提升序列推荐
论文提出三信号框架 BehaveRec，融合会话 Transformer、90 天用户历史编码器与基于行为相似度的 GraphSAGE 图模块。在 1260 万用户工业数据上 R@5 较 SASRec 提升 3.2%，并给出约 20 次交互的部署阈值。
arXiv cs.AI4 天前
★ 2
arXiv 提出抗对抗攻击的多重图神经网络用于金融犯罪分析
研究首次提出针对多重图神经网络的可扩展结构攻击与对抗训练框架，用节点-边关联矩阵优化结构扰动，并引入基于有向 2/3 环计数的正则项衡量攻击合理性。在合成模式检测与真实反洗钱数据集上，学习型攻击显著降低检测性能（PR-AUC），而对抗训练能持续提升鲁棒性。代码已开源。
arXiv cs.LG6 天前
★ 2
Jev-GAD：免训练通用图异常检测框架
论文提出 Jev-GAD，利用单个冻结预训练语言模型做证据条件化的图异常评估，并通过语义 Graph-to-State 变换把数值证据转为结构化决策状态。在七个图异常检测基准上平均 AUROC 达 89.18%、AUPRC 达 52.40%，无需任务特定梯度优化。
arXiv cs.LG9 天前
★ 2
arXiv 论文提出 PH-GNN：用持续同调实现跨物种离子通道分类
该 arXiv 论文指出，蛋白质分类器在随机划分训练集和测试集时会产生系统发育泄漏，导致模型高估其在分布外数据上的表现，这在按离子通道靶点分类毒液化合物时尤为明显。作者将跨物种预测建模为结构化分布偏移，融合 ESM-2 序列嵌入与图注意力网络，并系统比较五种结构归纳偏置。在留一分类群评估下，持续同…
arXiv cs.LG9 天前
★ 2
论文提出 MLEGT 多级编码器模型用于任务型对话摘要
研究提出带全局主题的多级编码器模型 MLEGT，用于任务型对话摘要，通过多级编码器捕捉时空依赖并在图构建中获取全局主题。模型引入全局主题引导的指针机制，以捕获被忽略但重要的信息。在中文警务审讯与医疗报告两个数据集上优于多个强基线。
arXiv NLP10 天前
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SPEM：面向 LLM 智能体的结构感知程序性记忆框架
论文提出 SPEM，用原子技能记忆与技能 DAG 记忆组织可复用技能，新任务优先复用高置信度技能 DAG 模板，否则检索原子技能并调用 Skill-GNN 做状态与结构感知的选择，成功执行会写回为新 DAG。在 ALFWorld 上成功率达 87.1%、SkillsBench 奖励 38.38%，…
arXiv cs.AI11 天前
★ 2
arXiv 提出循环 GNN 与 Loop-Freeze-Steer，提升图规模泛化
论文研究从小图训练泛化到大图的问题，提出参数共享的循环 GNN 架构并归纳六种方案，区分深度扩展、微调与冻结引导的作用。作者提出 Loop-Freeze-Steer（LFS），冻结预训练处理器并学习小型控制器引导重复应用，以远少于全量微调的可训练参数在合成任务与芯片布局任务上取得精度与参数效率的平…
arXiv cs.LG12 天前
★ 2
研究：多模态融合对虚假账号检测提升有限，元数据更关键
作者在 TwiBot-22 的 3 万用户子集上融合 XLM-RoBERTa 文本、CLIP 视觉与账号元数据，用 CatBoost 与 R-GCN 对比。结果显示仅元数据已高度可预测，多模态融合带来的提升很小且多不显著，图模型在子采样条件下反而落后。
arXiv cs.LG12 天前
★ 2
arXiv 论文：多项式图滤波器在长程 Ising 基准存在误差下限
论文证明在长程 Ising 模型基准（LRIM）上，以邻接矩阵多项式为滤波器的读出层存在无法通过提高阶数消除的误差下限，因为目标沿谱的水平集变化而此类滤波器在该集上恒定。作者提出约五十系数的跨步滤波器，测试误差比已发表最佳网络低 52 倍；膨胀卷积网络在 256 节点超越最佳结果，而傅里叶神经算子…
arXiv cs.LG13 天前
★ 2
GCRN+ 用稀疏传感器预测全网高速车速
研究基于达拉斯-沃斯堡地区 643 个传感器预测全部 4127 条高速路段的当前与下一小时车速，提出图卷积循环网络 GCRN+。在未覆盖路段上当前小时 RMSE 为 2.21 mph，优于历史均值基线，拥堵检测召回率提升至 89%。
arXiv cs.LG13 天前
★ 2
arXiv 用逐层探针熵诊断图神经网络失效模式
论文提出一种事后诊断方法：冻结已训练 GNN，对每层拟合独立线性探针并跟踪探针精度与归一化预测熵。实验表明逐层探针熵可区分有益、中性、有害的平滑，且熵退化起点能分离异配图结构失配与深度过平滑两类主要失效模式。
arXiv cs.LG13 天前
★ 2
DST-Net：分解时空网络用于时间序列预测
论文提出DST-Net，针对趋势与季节分量采用差异化建模策略：趋势分支用潜在图块捕捉全局拓扑依赖，季节分支用高斯多尺度注意力缓解注意力分散。在多个真实基准上验证了该分解架构的有效性。
arXiv cs.LG16 天前