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摘要

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图数据，如引用网络、社交网络等，在实际应用中引起了广泛关注。随着

深度学习的发展，图神经网络目前是学习和表示图中节点最流行的范式。然而

现实世界的图通常不可避免地存在着噪声，当在具有噪声边缘的节点图上训练

图神经网络时，它们的性能可能会显著降低。此外，图数据中同时还包含着许

多隐私信息，一旦这些隐私信息被外部的攻击者所窃取或修改，将会对用户造

成巨大威胁。

目前已有的工作中，为了解决现实世界的图不可