论文链接：https://arxiv.org/pdf/2204.08570.pdf

对于可信图神经网络（Trustworthy Graph Neural Networks）在隐私（privacy），鲁棒性（robustness），公平（fairness）和可解释性（explainability） 的研究工作，我们进行了系统的梳理和讨论。对于可信赖所要求的各个方面，我们将现有概念和方法归类并提炼出各类的通用框架。同时我们也给出了代表性工作和前沿方法的具体细节。对于未来的工作方向，我们也进行了探讨。

 

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