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原文链接：https://www.kdnuggets.com/5-breakthroughs-in-graph-neural-networks-to-watch-in-2026
原文作者：Iván Palomares Carrascosa
图片来源：编辑
# 5项图神经网络的最新突破
图神经网络（GNN）是深度学习中最强大且发展最快的范式之一。与前馈网络或卷积神经网络等其他深度神经网络架构不同，GNN处理的数据被明确建模为图，该图由代表实体的节点和代表实体间关系的边组成。
GNN特别适合解决现实世界中的问题，包括社交网络分析、推荐系统、欺诈检测、分子和材料性质预测、知识图谱推理以及交通或通信网络建模。
本文概述了未来一年值得关注的GNN的5项最新突破。重点在于解释每项趋势在今年（2026年）的重要性。
# 1. 动态和流式图神经网络
动态GNN的特点是拓扑结构会不断演变，因此它们不仅可以处理随时间变化的图数据，还可以处理不断变化的属性集。它们被用于社交网络等图结构数据集上的表示学习。
GNN之所以在当前具有重要意义，很大程度上是因为它们能够应对具有挑战性的实时预测任务，例如在流式分析、实时欺诈检测、在线交通网络监控、生物系统监控，以及在电子商务和娱乐等应用中增强推荐系统。
这篇文章展示了使用动态GNN处理不规则多变量时间序列数据的最新实例——这是一种静态GNN无法适应的特别具有挑战性的数据集类型。作者为其动态架构注入了一种实例注意力机制，可以适应具有不同频率的动态图数据。
带有实例注意力的动态GNN框架 | 图片来源：Eurekalert.org
您可以在这里找到有关动态GNN基本概念的更多信息。
# 2. 可扩展和高阶特征融合
当前另一个相关趋势是，人们正从仅观察最直接邻居的“浅层”GNN，转向能够捕获长距离依赖关系或关系的架构；换句话说，就是实现可扩展的、高阶特征融合。通过这种方式，就不再需要传统的过度平滑（over-smoothing）技术，在这种技术中，信息在多次传播后往往变得难以区分。
通过此类技术，模型可以获得对大型数据集中模式的全局、更宏大的视图，例如在分析蛋白质相互作用的生物学应用中。这种方法还提高了效率，减少了内存和计算资源的使用，使GNN成为预测建模的高性能解决方案。
这项最新的研究基于上述思想提出了一个新颖的框架，通过自适应地融合多跳节点特征来驱动有效且可扩展的图学习过程。
# 3. 自适应图神经网络与大型语言模型集成
2026年是将GNN与大型语言模型（LLM）的集成从实验性科学研究环境转向企业环境的一年，充分利用了处理结合了图结构关系和自然语言（两者同等重要）的数据集所需的基础设施。
这种趋势背后的潜力之一是构建上下文感知的AI智能体，它们不仅基于词汇模式进行猜测，还会利用GNN作为自己的“GPS”来导航特定于上下文的依赖关系、规则和数据历史，以得出更明智、可解释的决策。另一个应用场景可能是使用模型来预测复杂的联系，如复杂的欺诈模式，并借助LLM生成对推理过程的人性化解释。
这一趋势也延伸到了检索增强生成（RAG）系统，如这篇最新研究所示，该研究利用轻量级GNN取代了昂贵的基于LLM的图遍历，从而高效地检测到相关的多跳路径。
# 4. 图神经网络引领的跨学科应用：材料科学与化学
随着GNN架构变得越来越深、越来越复杂，它们也巩固了自己作为可靠科学发现关键工具的地位，使得实时预测建模的成本比以往任何时候都低，并将经典模拟留在了“过去”的范畴。
在化学和材料科学等领域，这一点尤为明显，因为GNN有潜力探索广阔而复杂的化学空间，以推动可持续技术解决方案（如新型电池材料）的发展，并在预测复杂化学性质等问题上达到了接近实验精度的结果。
发表在《自然》上的这项研究，展示了利用最新的GNN进展来预测晶体和分子高性能特性的一个有趣案例。
# 5. 图神经网络安全性的鲁棒性和认证防御
在2026年，GNN安全性和认证防御是另一个受到关注的话题。现在比以往任何时候都更需要先进的图模型在复杂的对抗性攻击威胁下保持稳定，特别是当它们越来越多地部署到能源电网或金融系统等关键基础设施中进行欺诈检测时。像AGNNCert和PGNNCert这样的最先进认证安全框架是经过数学证明的解决方案，用于防御对图结构进行的微妙但难以对抗的攻击。
同时，这篇最近发表的研究提出了一个无需训练、模型无关的防御框架，用于增强GNN系统的鲁棒性。
总而言之，GNN安全机制和协议对于在安全关键、受监管系统中实现可信部署至关重要。
# 结语
本文介绍了2026年图神经网络领域的五个关键趋势。效率、实时分析、由LLM驱动的多跳推理、加速领域知识发现，以及安全、可信的现实世界部署，是这些进步在未来一年中具有重要意义的原因。
Iván Palomares Carrascosa是人工智能、机器学习、深度学习和LLM领域的领导者、作家、演讲者和顾问。他致力于培训和指导他人如何在现实世界中利用人工智能。
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