KDD 2023：图神经网络的新前沿
2021年和2022年，当某机构科学团队邀请知识发现与数据挖掘会议（KDD）程序委员会成员探讨领域现状时，讨论始终围绕图神经网络展开。
图学习仍是KDD 2023最热门的话题，但这并不意味着该领域停滞不前。图神经网络（GNNs）是一种机器学习模型，能生成图节点的嵌入或向量表示，捕获节点与其他节点关系的信息。它们不仅可用于预测边或标注节点等图相关任务，还能服务于任意下游处理任务，充分利用图结构编码的信息。
架构演进与挑战
传统GNNs采用消息传递机制生成嵌入：每个节点接收相邻节点的嵌入信息并整合更新，通常重复2-3次以捕获1-3跳邻域信息。但这种方式难以建模长距离依赖关系。研究者受Transformer架构启发，尝试让图中所有节点直接通信，但面临两大限制：
- 效率问题：对于包含数百万甚至数十亿节点的大规模图，全连接通信计算成本过高
- 语义稀释：过度连接会削弱图结构对有意义关系的表征能力
为解决位置编码问题，研究者探索了随机游走、特征分解等方法，但后者存在计算效率瓶颈。
效率优化多层策略
算法层创新
- 采用采样技术减少计算操作
- 设计图稀疏化算法，基于相似性搜索保留关键连接
- 推理阶段通过知识蒸馏将复杂GNN压缩为简单结构（如多层感知机）
- 应用量化技术加速推理计算
系统与硬件协同
- 设计分布式系统加速训练/推理，解决内存瓶颈
- 探索软件-硬件协同设计，从芯片层面优化计算效率
新兴应用场景
因果推理突破
- 研究图环境下的因果分析模型，处理相互干扰的对象（如药物研究中非独立患者）
- 结合深度表示学习与因果推断，实现连续向量化治疗表征
- 引入时间维度动态建模治疗时机对结果的影响
多领域融合创新
- 用图结构描述多智能体动态系统
- 图生成技术在药物研发等领域的应用
- 探索大语言模型与知识图谱的严谨推理结合方案
图神经网络技术持续演进，图结构作为描述互联世界的基础工具，不断催生新的研究方向与应用场景。
本文涉及核心技术领域包括：图神经网络架构、消息传递机制、长距离依赖建模、分布式训练系统、硬件协同优化、因果推理模型等。