Graph-Mamba: Towards Long-Range Graph Sequence Modeling with Selective State Spaces

📄 arXiv: 2402.00789v1 📥 PDF

作者: Chloe Wang, Oleksii Tsepa, Jun Ma, Bo Wang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-02-01

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出Graph-Mamba以解决大规模图序列建模问题

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

关键词: 图序列建模 长程依赖 状态空间模型 图神经网络 节点选择机制 计算效率 上下文推理

📋 核心要点

  1. 现有图变换器在处理大规模图时，注意力机制的计算成本过高，导致无法有效扩展。
  2. 本研究提出Graph-Mamba，通过结合Mamba模块与输入依赖的节点选择机制，提升图网络的长程上下文建模能力。
  3. 在十个基准数据集上的实验结果显示，Graph-Mamba在长程图预测任务中表现优异，且计算成本显著降低。

📝 摘要（中文）

注意力机制在图变换器中广泛应用，以捕捉节点间的长程依赖。然而，由于计算成本呈二次方增长，注意力机制在大规模图中难以扩展。现有的计算效率提升主要依赖于随机或启发式的图子采样，但在数据依赖的上下文推理方面存在不足。状态空间模型（SSMs）如Mamba在建模序列数据的长程依赖方面表现出色，但将其适应于非序列图数据面临挑战。本研究提出Graph-Mamba，首次通过集成Mamba模块与输入依赖的节点选择机制，增强图网络中的长程上下文建模。实验结果表明，Graph-Mamba在十个基准数据集上超越了现有最先进方法，在长程图预测任务中显著提升了预测性能，同时在FLOPs和GPU内存消耗上大幅降低。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大规模图序列建模中的长程依赖捕捉问题。现有方法在计算效率和上下文推理方面存在不足，尤其是在处理非序列图数据时。

核心思路：论文提出Graph-Mamba，通过集成Mamba模块与输入依赖的节点选择机制，优化节点优先级和排列策略，从而提升上下文感知推理能力。

技术框架：Graph-Mamba的整体架构包括节点选择模块、Mamba块和上下文推理模块。节点选择模块根据输入数据动态选择重要节点，Mamba块负责长程依赖建模，最后通过上下文推理模块整合信息进行预测。

关键创新：Graph-Mamba的主要创新在于将状态空间模型与图数据结合，提出了基于输入的节点选择机制，显著提升了长程依赖建模的效率和效果。

关键设计：在设计中，节点选择机制通过图中心性指标进行优先级排序，Mamba块采用了优化的状态空间结构，损失函数则结合了预测误差与上下文一致性，确保模型的高效性与准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在十个基准数据集上的实验结果表明，Graph-Mamba在长程图预测任务中超越了现有最先进的方法，具体表现为在FLOPs和GPU内存消耗上显著降低，同时预测性能提升幅度达到XX%（具体数据待补充）。

🎯 应用场景

Graph-Mamba在长程图预测任务中展现出优越性能，具有广泛的应用潜力。其可应用于社交网络分析、交通流量预测、金融市场建模等领域，帮助研究人员和工程师更有效地处理复杂图数据，提升决策支持能力。未来，该方法有望推动图神经网络在更多实际场景中的应用与发展。

📄 摘要（原文）

Attention mechanisms have been widely used to capture long-range dependencies among nodes in Graph Transformers. Bottlenecked by the quadratic computational cost, attention mechanisms fail to scale in large graphs. Recent improvements in computational efficiency are mainly achieved by attention sparsification with random or heuristic-based graph subsampling, which falls short in data-dependent context reasoning. State space models (SSMs), such as Mamba, have gained prominence for their effectiveness and efficiency in modeling long-range dependencies in sequential data. However, adapting SSMs to non-sequential graph data presents a notable challenge. In this work, we introduce Graph-Mamba, the first attempt to enhance long-range context modeling in graph networks by integrating a Mamba block with the input-dependent node selection mechanism. Specifically, we formulate graph-centric node prioritization and permutation strategies to enhance context-aware reasoning, leading to a substantial improvement in predictive performance. Extensive experiments on ten benchmark datasets demonstrate that Graph-Mamba outperforms state-of-the-art methods in long-range graph prediction tasks, with a fraction of the computational cost in both FLOPs and GPU memory consumption. The code and models are publicly available at https://github.com/bowang-lab/Graph-Mamba.