主要观点总结
本论文研究了节点级和图级表示学习，旨在实现更强大的图表示学习解决方案，目标是构建图上的基础模型。论文探讨了图的生成模型，包括扩散模型在图生成中的应用，以及图表示学习的各种应用场景。
关键观点总结
关键观点1: 研究背景及目标
论文介绍了节点级和图级表示学习的研究背景，指出了图在现实世界中的广泛应用以及图表示学习的困难。研究目标是实现更强大的图表示学习解决方案，构建图上的基础模型。
关键观点2: 节点级图表示学习
论文解决了节点级图表示学习中的“表示过平滑”问题，并探索了神经网络和主成分分析之间的关系。研究发现，图正则化PCA的解与单个图卷积层的公式一致。
关键观点3: 图级表示学习
论文探讨了不同于多层感知机的图级表示学习方法。论文探索了增强GNN表达能力的两个方向：使用有根子图以实现更好的局部结构感知和探索无序高阶交互。
关键观点4: 图的生成模型
论文研究了图的生成模型，特别是扩散模型在图生成中的应用。提出了一种基于部分顺序的扩散模型，用于图生成预训练。
关键观点5: 图表示学习的应用
论文探讨了图表示学习在多个领域的应用，包括图级异常检测、处理具有元数据的属性多图等。构建了用于检测普华永道可疑会计交易的特定模型。
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来源：专知 本文 为论文介绍 ，建议阅读 5 分钟 本论文研究了节点级和图级表示，并提出了实现更强大表示学习的解决方案，目标是实现图上的基础模型。 图在现实世界中被广泛用于表示关系，许多数据自然地表示为图，如社交网络、蛋白质结构、分子和交易。与有特定自然顺序的图像和文本不同，图是无序且置换不变的，这为学习良好的表示带来了显著的困难。图神经网络（GNNs）被提出并不断改进以用于图表示学习。本论文研究了节点级和图级表示，并提出了实现更强大表示学习的解决方案，目标是实现图上的基础模型。 在第一部分中，我关注于节点级图表示学习，并解决一个被称为“表示过平滑”的关键问题。为了进一步理解图卷积网络（GCNs）的优势，我们探索了神经网络和主成分分析（PCA）之间的关系。我们的研究表明，图正则化PCA的
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