"未曾抄袭SGC"，关于ICML-2019高引用图神经网络论文SGC

2022 年 3 月 19 日 图与推荐

本文来自 http://liqimai.github.io

中文原文：关于ICML-2019高引用图神经网络论文SGC

英文原文：About the Highly-Cited ICML-2019 GNN Paper SGC

摘要

本文想指出发表于ICML-2019的高引用图神经网络论文 “Simplifying Graph Convolutional Networks” 与我们ICLR-2019的投稿 “Label Efficient Semi-Supervised Learning via Graph Filtering” 高度相似。

对方论文(简称SGC，发表于ICML-2019):
Felix Wu, Tianyi Zhang, Amauri Holanda de Souza Jr., Christopher Fifty, Tao Yu, Kilian Q. Weinberger. “Simplifying Graph Convolutional Networks.” In Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning. 2019.

我方论文(简称GLP，曾投稿ICLR-2019):
Qimai Li, Xiao-Ming Wu, Zhichao Guan. "Generalized Label Propagation Methods for Semi-Supervised Learning." (Generalized Label Propagation Methods for Semi-Supervised Learning)

我方论文后从ICLR撤稿，修改后以另一标题转投CVPR-2019，并最终获得发表:

Qimai Li, Xiao-Ming Wu, Han Liu, Xiaotong Zhang, and Zhichao Guan. “Label Efficient Semi-Supervised Learning via Graph Filtering.” In IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019.

截止至2022年3月，对方论文已经被引用近千次^[1]，在图神经网络领域拥有很大的影响力。

在此我们想澄清以下事实：

两篇论文高度相似，雷同之处包括方法、理论分析、实验、及图表。
我方论文比对方早公开四个多月。

基于以上两点事实，我方在此声明：

我方论文未曾抄袭SGC，希望大家不要误会。
希望审稿人们勿再要求我方后续工作引用SGC，因为我们已经正确引用了己方CVPR-2019的论文。
希望诸位读者也能引用我方论文（即CVPR-2019最终版）。

1. 双方论文的相似之处

此处对比双方论文最早的公开版本，即对方在arXiv上的v1版本^[2]和我方ICLR-2019投稿版^[3]。双方相似之处包括方法、理论分析、实验、以及图表。

对方版本：[Simplifying Graph Convolutional Networks](Simplifying Graph Convolutional Networks) (公开于2019年2月19日)
我方版本：[Generalized Label Propagation Methods for Semi-Supervised Learning](Generalized Label Propagation Methods for Semi-Supervised Learning) (公开于2018年9月28日)

具体雷同之处：点此查看原始对比表格

2. 双方论文的时间顺序

我方论文最早公开于2018年9月28日，对方论文最早公开于2019年2月19日，公开时间比我方晚四月有余。ICML-2019论文投稿起始时间为2019年1月7日，亦晚于我方公开时间三月有余。具体时间线的详细说明如下：

· 对方论文共有两个公开版本。其最早的版本于2019年2月19日上传至arXiv^[2]。在论文被ICML-2019接收后，对方于同年6月20日在arXiv更新了其最终版^[4]。ICML官方网站上的版本^[5]公布时间不详，但应该是在2019年6月ICML会议结束之后。对方提交至ICML的初稿的完成时间应在2019年1月^[6]。

· 我方论文最早曾以“Feature Propagation for Semi-Supervised Learning”为标题于2018年2月投稿至ICML-2018，但此次为封闭审稿，并未公开。之后，我方论文的GLP版本于2018年9月28日投稿到ICLR-2019，在OpenReview平台进行公开审稿^[3]。最后，我方论文撤稿、再次修改后转投CVPR-2019并被接收^[7]。

3. 后续

1.对方论文在其最初的公开版本中^[2]并未引用我方论文。2019年3月在发现对方在arXiv的公开版本后，我方震惊于对方论文与我方论文的相似程度，曾向ICML-2019程序主席发邮件反映，但并未收到任何回复。在对方论文被ICML-2019接收后，我方曾发邮件跟对方论文作者沟通，希望对方能引用我们的工作，并对比两篇文章的区别，给予我方应有的credit。对方回复说他们的工作是独立做出，并同意引用我方论文。在2019年6月ICML会议结束之后，对方才在arXiv更新了论文第二版也是最终版^[5]并在相关工作部分(第四章)简要提及我方论文：“Li et al.(2019) propose a generalized version of label propagation and provide a similar spectral analysis of the renormalization trick.”

2.由于两篇论文从核心方法到技术细节都过于相似，对方的解释未能让我方信服。GLP是我们AAAI-2018论文^[8]的后续工作，比对方论文早近一年时间，最早曾投稿到ICML-2018。如果我方论文未被CVPR-2019接收，那在SGC被ICML-2019接收后，将几无可能发表。

3.由于对方论文在图神经网络领域有很大影响力(近千次引用)，导致有些读者误以为我方抄袭对方论文。曾有业内人士私下询问为何我方论文与对方论文如此相似，我们只能无奈解释我方论文比对方早公开几个月。并且，在我们后续工作投稿中，常有审稿人要求我们引用对方论文。可实际上，我们已经正确地引用了我方CVPR-2019的论文。

基于以上理由，我们觉得有必要公开澄清事实。

参考

^引用数据来自于 Google Scholar。https://scholar.google.com.hk/scholar?q=simplifying+graph+convolutional+networks
^^a^b^cSGC最早的公开版本 https://arxiv.org/abs/1902.07153v1
^^a^b我方最早公开版本 https://openreview.net/forum?id=SygjB3AcYX
^SGC被ICML-2019接收后arxiv上的最终版本 https://arxiv.org/abs/1902.07153v2
^^a^bICML官方公布的SGC最终版本 http://proceedings.mlr.press/v97/wu19e/wu19e.pdf
^ICML-2019 的论文提交开始于1月7日，结束于1月23日。详见call-for-paper公告。https://icml.cc/Conferences/2019/CallForPapers
^我方CVPR的最终版本 https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Li_Label_Efficient_Semi-Supervised_Learning_via_Graph_Filtering_CVPR_2019_paper.pdf
^Qimai Li, Zhichao Han, and Xiao-Ming Wu. "Deeper insights into graph convolutional networks for semi-supervised learning." Thirty-Second AAAI conference on artificial intelligence. 2018.