社区不变性增强图对比学习鲁棒性

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。


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]。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

“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。