2025年了，图神经网络（GNN）方向是否仍然适合发表论文？

2025年了，图神经网络（GNN）方向是否仍然适合发表论文？答案当然是肯定的。

图神经网络在处理非欧几里得空间数据和复杂特征方面展现了显著的优势，并已成为深度学习领域的研究热点。无论是在学术界还是工业界，GNN都有着广泛的应用场景和研究价值。此外，图神经网络与计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）等领域的交叉融合，使其成为一个“人人都能用”的创新点，因此仍然是一个非常适合发论文的研究方向。

然而，要在这一领域找到创新点并取得突破，我们需要跳出传统GNN的框架，探索一些尚未被充分挖掘的方向和技术挑战。我精选了一些必读论文和相关代码资源，其中包括2025年的最新研究成果，帮助大家快速掌握这些创新方向的核心内容。

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一、Dynamic Localisation of Spatial-Temporal Graph Neural Network

本文提出了一种名为DynAGS的局部化时空图神经网络（ASTGNN）框架，旨在提高分布式部署中的效率和准确性。DynAGS通过动态局部化和时间演变的空间图，实现了空间依赖关系的动态建模。该框架的核心是动态图生成器（DGG），它利用交叉注意力机制整合历史信息，生成动态稀疏图，并支持个性化局部化。实验表明，DynAGS在多个真实世界数据集上显著优于现有的基准方法，尤其是在高稀疏度下，能够大幅减少通信开销，同时保持或提升模型性能。这一研究为分布式时空数据建模提供了新的视角和方法。

研究方法

1. 动态图生成器（D