近日，我校管理科学与工程2024级博士研究生郭启航作为第一作者撰写的论文《Cross-graph Interaction Networks》被国际顶级期刊《IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering》（TKDE）录用。该论文的通信作者为博士生导师、计算机学院杨习贝教授。TKDE是由中国计算机学会（CCF）与中国人工智能学会（CAAI）共同推荐的A类期刊，是IEEE旗下专注于知识发现和数据挖掘领域的顶级期刊。
论文中，研究者设计了一种跨图交互网络（GInterNet），突破传统图神经网络局限于单图内部学习的限制。GInterNet通过构建和更新跨图拓扑，探索图间节点之间的潜在关联。论文还提出了一种适配于跨图拓扑的消息传递新范式，通过聚合不同图之间的上下文信息，实现了跨图节点交互。这一跨图的拓扑学习、信息聚合与动态更新三位一体的新型交互范式，实现了多图的表示学习。
与现有方法相比，GInterNet不仅可以作为独立模型应用于半监督与无监督学习场景，还具有即插即用的特性，能够灵活嵌入现有图神经网络架构。实验结果显示，GInterNet显著提升了基础模型的预测精度和鲁棒性。该研究创新性地构建了多图交互的理论框架与技术路径，为复杂系统建模、生物信息学等需要多源图数据协同分析的领域提供了新的方法论支撑，对推动图神经网络技术发展具有重要的指导意义。
论文链接（Early Access）：
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=10891744
（撰稿：郭启航 初审：罗文 二审：夏志平 终审：张强 编辑：罗文）
