A Survey of Graph Neural Networks in Real world: Imbalance, Noise, Privacy and OOD Challenges

图结构数据展现了普适性和广泛的适用性，可以在不同领域中得到应用，例如社交网络分析、生物化学、金融欺诈检测和网络安全。在这些领域中，利用图神经网络（GNNs）取得了显著的成功。然而，在现实场景中，模型的训练环境往往远非理想，由于各种不利因素，包括数据分布不均衡，存在错误数据的噪声，敏感信息的隐私保护以及针对分布外（OOD）场景的泛化能力，导致GNN模型的性能严重下降。为了解决这些问题，已经投入了大量的努力来提高GNN模型在实际的现实场景中的性能，以及增强它们的可靠性和鲁棒性。在本文中，我们提供了一个全面的调查，系统地审查了现有的GNN模型，重点关注解决现实世界中的四个挑战，包括在许多现有的评估中未考虑的数据分布不均衡、噪声、隐私和OOD的实际场景。具体而言，我们首先强调了现有GNN面临的四个关键挑战，为我们探索现实世界中的GNN模型铺平了道路。随后，我们对这四个方面进行了详细的讨论，剖析这些解决方案如何有助于增强GNN模型的可靠性和鲁棒性。最后但并非最不重要的是，我们概述了有前途的方向，并提供了未来的展望。

本论文旨在解决在实际应用中，图结构数据的不平衡、噪声、隐私和泛化能力等问题，以提高图神经网络（GNN）模型的可靠性和鲁棒性。

论文提出了针对实际应用中的四个问题的解决方案，包括数据不平衡、噪声、隐私和泛化能力，以提高GNN模型的性能。

论文对现有GNN模型进行了全面的评估和总结，并提出了针对实际应用中的四个问题的解决方案。实验使用了多个数据集，并提供了开源代码。值得进一步研究的是如何将这些解决方案应用于其他领域。

最近的相关研究包括《A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks》、《Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications》等。