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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
# 2026年图神经网络的五项最新突破
图神经网络（GNNs）是深度学习中最强大且发展最快的范式之一。与其他深度神经网络架构（如前馈网络或卷积神经网络）不同，GNNs操作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。
GNNs特别擅长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GNNs五项最新突破。重点在于解释为什么每项趋势在当前年份都具有重要意义。
# 1. 动态和流式图神经网络
动态GNNs的特点是其拓扑结构会不断演变，因此它们不仅可以处理会随时间变化的图数据，还可以处理不断变化的属性集。它们用于社交网络等图结构数据集上的表示学习。
GNNs目前的重要性在很大程度上归功于它们在应对具有挑战性的实时预测任务方面的适用性，例如流分析、实时欺诈检测、在线交通网络和生物系统监控，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GNNs处理不规则多元时间序列数据的最新案例——这是一类静态GNNs无法处理的特别具有挑战性的数据集。作者为他们的动态架构赋予了一种实例注意力机制，可以适应具有不同频率水平的动态图数据。
动态GNN框架与实例注意力 | 图片来源：Eurekalert.org
您可以在这里找到更多关于动态GNNs基本概念的信息。
# 2. 可扩展和高阶特征融合
当前另一个相关趋势是，GNN正从仅观察最直接邻居的“浅层”架构，转向能够捕获长程依赖或关系的架构；换句话说，就是实现可扩展的、高阶的特征融合。通过这种方式，就不再需要传统的过度平滑（over-smoothing）技术，因为在该技术中，信息在多次传播步骤后往往变得难以区分。
通过这类技术，模型可以在大型数据集中获得更宏观、更具抱负的模式视图，例如在生物学应用中分析蛋白质相互作用。这种方法还提高了效率，减少了内存和计算资源的消耗，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GNN与大型语言模型（LLM）集成从实验性科学研究转向企业应用的一年，这需要处理结合了图结构关系和自然语言（两者同等重要）的数据集的基础设施。
这种趋势的潜力之一是构建上下文感知的AI代理，它们不仅基于词语模式进行猜测，还利用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，从而产生更明智和可解释的决策。另一个示例场景是使用模型预测复杂的关联（如复杂的欺诈模式），并借助LLM为所做的推理生成人类友好的解释。
这一趋势也延伸到了检索增强生成（RAG）系统，正如这篇近期研究所示，该研究利用轻量级GNNs来替代昂贵的基于LLM的图遍历，从而有效地检测相关多跳路径。
# 4. 图神经网络引领的跨学科应用：材料科学与化学
随着GNN架构变得更深、更复杂，它们作为可靠科学发现的关键工具的地位也得到了加强，使得实时预测建模的成本空前降低，将经典模拟留在了“过去式”。
在化学和材料科学等领域，这一点尤为突出。GNNs有潜力探索庞大而复杂的化学空间，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实现了接近实验精度的结果。
发表在《自然》上的这项研究，是利用最新的GNN进展来预测晶体和分子高性能特性的一个有趣范例。
# 5. 图神经网络安全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日益受到关注的话题。现在，先进的图模型必须保持稳定，即使面临复杂的对抗性攻击的威胁，尤其是在它们越来越多地部署到关键基础设施（如能源电网或金融系统中的欺诈检测）时。像AGNNCert和PGNNCert这样的最先进的认证安全框架，是经过数学证明的解决方案，用于防御对图结构的微妙但难以对抗的攻击。
与此同时，这篇近期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。
最终思考
本文介绍了图神经网络领域2026年需要关注的五个关键趋势。效率、实时分析、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，是这些进展在未来一年中如此重要的原因。
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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