社区不变性增强图对比学习鲁棒性

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ICML2024提出社区不变图对比学习框架，增强图表示学习鲁棒性，GitHub代码已开源。

原文标题：【ICML2024】社区不变图对比学习

原文作者：数据派THU

冷月清谈：

本文介绍了一种名为“社区不变图对比学习”（CI-GCL）的新框架，旨在解决当前图对比学习（GCL）方法中存在的泛化能力有限和对噪声敏感的问题。

当前GCL方法主要依赖随机图增强，这可能会破坏重要的图信息，例如社区结构。此外，现有的基于知识的增强方法通常只关注拓扑或节点特征，导致鲁棒性不足。

CI-GCL框架的核心思想是在可学习的图增强过程中保持图社区结构不变性。通过最大化光谱变化，该框架将拓扑和特征增强统一起来，从而提高模型的鲁棒性。

实验结果表明，在21个基准数据集上，CI-GCL框架相较于现有方法具有显著优势。该框架的代码已在GitHub上公开发布。

怜星夜思：

1、文章提到的“最大化光谱变化”具体指什么？如何实现？
2、保持社区结构不变性对图对比学习有什么好处？
3、除了文中提到的方法，还有哪些方法可以用于可学习的图增强？

原文内容

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        来源：专知

        本文为论文介绍，建议阅读5分钟

        本研究探讨了图社区在图增强中的作用，并发现了其对可学习图增强的关键优势。


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近年来，图增强在图对比学习（GCL）中受到了广泛关注，以学习具有良好泛化性的节点/图表示。然而，主流的GCL方法常常偏爱随机破坏图进行增强，这种方法的泛化能力有限，并且不可避免地会破坏高级图信息，即图社区。此外，当前基于知识的图增强方法只能关注拓扑或节点特征之一，导致模型对各种类型的噪声缺乏鲁棒性。为了解决这些限制，本研究探讨了图社区在图增强中的作用，并发现了其对可学习图增强的关键优势。基于我们的观察，我们提出了一个社区不变的GCL框架，以在可学习的图增强过程中保持图社区结构。通过最大化光谱变化，该框架统一了拓扑和特征增强的约束，增强了模型的鲁棒性。在21个基准数据集上的实证证据展示了我们框架的独特优势。代码已在Github上发布[https://github.com/CI-GCL.git]。

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我觉得“最大化光谱变化”这个说法有点抽象，是不是可以理解为让增强后的图在频域上与原图尽可能不同？这样可以避免模型过拟合到特定的图结构上。具体实现方式可能需要深入研究一下代码。

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还可以考虑一些基于强化学习的方法，让agent学习如何对图进行增强，以最大化模型的性能。

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或者可以结合一些其他的图算法，比如随机游走或者子图采样，来生成不同的图增强样本。

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社区结构通常反映了图中节点的局部连接模式和功能特性，保持社区结构不变性可以防止在增强过程中丢失这些重要的信息，从而提高模型的学习效果。

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个人感觉，保持社区结构不变性就像是在给模型加了一个“先验知识”，告诉它哪些节点更可能属于同一个群体。这样可以引导模型学习更合理的表示，避免学到一些噪声或者无关信息。

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如果我没理解错的话，最大化光谱变化应该是想让模型学到更本质的、不依赖于特定图结构的特征。至于具体实现，我猜可能是通过某种正则化项或者损失函数来约束增强过程，迫使谱特征发生改变。

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社区结构不变性能帮助模型更好地泛化到新的、未见过的图数据上。因为社区结构是图的内在属性，与具体的节点和边无关，所以保持社区结构不变性可以使模型学习到更本质的图特征。

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比如可以尝试基于图神经网络的增强方法，通过训练GNN来生成新的图结构或节点特征。

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“最大化光谱变化” 我理解的是指尽可能让增强后的图的谱特征（比如拉普拉斯矩阵的特征值）与原图的谱特征差异更大，这样可以鼓励模型学习更泛化的表示。至于如何实现，文章里应该提到了具体的方法，可以去看看原文或者代码。