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面向图神经网络的对抗攻击研究.pdf

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    摘要

    图数据能够表示对象与对象之间的关系，具有强大的表达能力，在日常生活中应用

    很广泛，例如社交网络、生物分子网络、交通网络等。图神经网络将基于深度学习的方

    法应用于图结构数据上，可以完成链接预测、节点分类、图分类和社区检测等下游任务，

    已被广泛应用于各种图学习领域。但是研究表明，图神经网络很容易受到对抗性攻击，

    从而导致模型性能下降。针对上述出现的问题，探索和分析在图神经网络框架下的图学

    习的对抗攻击研究，对提高图神经网络的稳健性具有重要的意义。本文着重于对基于图

    神经网络的图对比学习和垂直联邦学习

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