RGDM：鲁棒图扩散模型

研究者提出鲁棒图扩散模型 RGDM，可从受对抗攻击的图中生成带标签的节点与边合成结构。该模型由鲁棒图自编码器（RGAE）和潜在扩散模型（LDM）组成，借助边选择机制与潜在特征上的低秩正则化提升生成质量。在半监督节点分类中，将合成结构与原始受攻击图合并训练后，GNN 对多种图对抗攻击的鲁棒性显著提升，代码已开源。