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时序信息传递的表达能力
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了图神经网络（GNN）中的信息传递机制及其在动态数据结构中的应用，提出了KP-GNN和OTGNet等新框架和算法，以提升GNN的表达能力和学习效率。同时，分析了GNN的局限性，并总结了未来的研究方向。
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关键要点
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介绍了Persistent Message Passing (PMP)机制，增强了GNN对时间依赖性数据的支持。
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讨论了“超越消息传递”的术语，建议使用“增强型消息传递”。
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提出了全局特征映射变换器（GFMT）概念，探讨了MPNN在节点特征转换中的能力。
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提出了KP-GNN框架，提升了图神经网络的表现，实验结果显示其在基准数据集上表现良好。
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提出了NC-GNN框架，作为NC-1-WL的可微分神经版本，提升了图神经网络的可表达性。
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对不同类型图中GNN的表达能力进行了理论分析，证明了GNN与1-WL测试在区分动态图和属性图上的相同能力。
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提出OTGNet框架，通过信息瓶颈原则实现开放类别集合下的有效信息传递和学习。
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系统全面地审查了使用连续动态学视角的GNN研究，分类现有作品并总结解决经典GNN局限性的方法。
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确定了多个开放的研究方向，推动图神经网络的未来发展。
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延伸问答
什么是Persistent Message Passing (PMP)机制？
PMP机制为GNN的潜在表示加入了查询过去状态的能力，更好地支持时间依赖性数据结构的查询。
KP-GNN框架的主要优势是什么？
KP-GNN框架提升了图神经网络的表现，实验结果显示其在基准数据集上表现良好。
OTGNet框架是如何实现有效信息传递的？
OTGNet通过信息瓶颈原则和子图结构筛选策略，在不聚合矛盾信息的前提下，只传递类别不相关的信息。
GNN在动态图和属性图中的表达能力如何？
GNN与1-WL测试在区分动态图和属性图上具有相同的能力，能够模拟1-WL测试。
文章中提到的未来研究方向有哪些？
文章确定了多个开放的研究方向，推动图神经网络的未来发展。
什么是全局特征映射变换器（GFMT）？
GFMT是一个概念，用于探讨消息传递神经网络在节点特征转换中的能力。
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