Graph Contrastive Learning with Cohesive Subgraph Awareness

📄 arXiv: 2401.17580v2 📥 PDF

作者: Yucheng Wu, Leye Wang, Xiao Han, Han-Jia Ye

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-01-31 (更新: 2024-02-21)

DOI: 10.1145/3589334.3645470

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CTAug以解决图对比学习中的内在属性损失问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 图对比学习 凝聚子图 图表示学习 拓扑增强 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的图对比学习方法在随机图拓扑增强中存在损害图内在属性的问题，影响表示学习效果。
  2. 本文提出CTAug框架，通过增强凝聚子图意识来改善图的增强和学习过程，提升GCL性能。
  3. 实验结果表明，CTAug在图表示学习上达到了最先进的性能，尤其是在高连接度图上表现突出。

📝 摘要（中文）

图对比学习（GCL）已成为学习多样化图表示的先进策略，广泛应用于社交和生物医学网络。然而，现有的随机图拓扑增强方法可能会严重损害图的内在属性，从而影响后续的表示学习过程。本文提出了一种新颖的统一框架CTAug，旨在将凝聚子图意识无缝集成到现有的GCL机制中。CTAug包含两个专门模块：拓扑增强模块和图学习增强模块，前者生成仔细保留凝聚属性的增强图，后者增强图编码器识别子图模式的能力。理论分析表明，CTAug可以严格改善现有的GCL机制，实验证明其在图表示学习中表现出色，尤其是在高度图上。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决图对比学习中由于随机拓扑增强导致的图内在属性损失问题。现有方法在增强过程中未能有效保留图的凝聚性，影响了表示学习的效果。

核心思路：CTAug框架通过引入凝聚子图意识，增强图的拓扑结构和学习过程，确保生成的增强图能够保留重要的凝聚属性，从而提升表示学习的效果。

技术框架：CTAug框架主要由两个模块组成：拓扑增强模块和图学习增强模块。拓扑增强模块负责生成保留凝聚属性的增强图，而图学习增强模块则增强图编码器对子图模式的识别能力。

关键创新：CTAug的核心创新在于将凝聚子图意识引入图对比学习中，显著改善了现有方法在图增强过程中的不足，确保了图的内在属性得以保留。

关键设计：在CTAug中，拓扑增强模块采用特定的算法来生成增强图，确保凝聚性得以保留；图学习增强模块则使用改进的损失函数来提升图编码器的学习能力，具体的参数设置和网络结构设计在论文中详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

CTAug在图表示学习中取得了显著的实验结果，尤其是在高连接度图上，表现出色。与现有基线相比，CTAug在多个数据集上实现了性能提升，具体提升幅度达到XX%（具体数据需参考原文）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交网络分析、生物医学数据处理和其他需要图表示学习的领域。通过提升图对比学习的性能，CTAug能够为复杂网络的分析和理解提供更强大的工具，推动相关领域的研究进展。

📄 摘要（原文）

Graph contrastive learning (GCL) has emerged as a state-of-the-art strategy for learning representations of diverse graphs including social and biomedical networks. GCL widely uses stochastic graph topology augmentation, such as uniform node dropping, to generate augmented graphs. However, such stochastic augmentations may severely damage the intrinsic properties of a graph and deteriorate the following representation learning process. We argue that incorporating an awareness of cohesive subgraphs during the graph augmentation and learning processes has the potential to enhance GCL performance. To this end, we propose a novel unified framework called CTAug, to seamlessly integrate cohesion awareness into various existing GCL mechanisms. In particular, CTAug comprises two specialized modules: topology augmentation enhancement and graph learning enhancement. The former module generates augmented graphs that carefully preserve cohesion properties, while the latter module bolsters the graph encoder's ability to discern subgraph patterns. Theoretical analysis shows that CTAug can strictly improve existing GCL mechanisms. Empirical experiments verify that CTAug can achieve state-of-the-art performance for graph representation learning, especially for graphs with high degrees. The code is available at https://doi.org/10.5281/zenodo.10594093, or https://github.com/wuyucheng2002/CTAug.