子群移位下的新颖节点类别检测
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内容提要
本文研究了图神经网络在分布变化下的鲁棒性，提出了一种基于条件转移的无监督领域自适应方法。同时介绍了COnfidence-baSed MOdel Selection（CosMoS）方法，通过动态选择模型实现高性能，并探讨了图学习中的分布转变问题及其解决方案，分析了潜在应用和未来研究方向。
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Q&A
图神经网络在分布变化下的鲁棒性如何提高？
通过提出基于条件转移的无监督领域自适应方法，图神经网络在分布变化下表现出更好的鲁棒性。
什么是COnfidence-baSed MOdel Selection（CosMoS）方法？
CosMoS方法通过动态选择不同强度的模型，基于模型置信度在多数和少数子群体上实现高性能。
如何解决开放世界问题中的新类别数据聚类？
通过基于部分类别空间注释数据的方法，结合硬约束和软约束，实现了新类别数据的聚类。
次群体转变机制对算法的影响是什么？
次群体转变机制影响算法的泛化能力，提出了基于最差类准确率的选择标准以平衡不同指标。
在高成本标注问题下，如何提高图形节点分类性能？
使用监督图形对比学习、数据增强和多尺度对比等机制，可以有效提高图形节点分类任务的性能。
如何评估模型对子群体变化的鲁棒性？
通过控制数据次群体的训练和测试集，进行模型对子群体变化的鲁棒性评估和测试。
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