HypeBoy: Generative Self-Supervised Representation Learning on Hypergraphs

📄 arXiv: 2404.00638v1 📥 PDF

作者: Sunwoo Kim, Shinhwan Kang, Fanchen Bu, Soo Yong Lee, Jaemin Yoo, Kijung Shin

分类: cs.LG

发布日期: 2024-03-31

备注: Published as a conference paper at ICLR 2024

💡 一句话要点

提出HypeBoy以解决超图表示学习中的生成自监督问题

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

关键词: 超图 生成自监督学习 表示学习 高阶交互 超边填充 神经网络 节点分类

📋 核心要点

  1. 现有方法在超图表示学习中面临复杂拓扑结构的挑战，难以有效捕捉高阶交互信息。
  2. 论文提出了一种生成自监督学习策略，定义了超边填充任务，并与节点分类建立理论联系。
  3. HypeBoy方法在11个基准数据集上表现优异，超越了16种基线方法，展示了其有效性。

📝 摘要（中文）

超图通过超边表达多个节点之间的高阶交互，复杂的拓扑结构使得有效的表示学习变得至关重要。尽管生成自监督学习在超图神经网络中展现出潜力，但设计相应的生成自监督策略并不简单。本文提出了一种新的生成自监督学习策略，首先定义了超图上的生成自监督任务——超边填充，并强调其与节点分类的理论联系。基于此任务，提出了HypeBoy方法，能够学习有效的通用超图表示，并在11个基准数据集上超越16种基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决超图表示学习中的生成自监督问题。现有方法在捕捉复杂拓扑结构和高阶交互方面存在不足，导致表示学习效果不佳。

核心思路：论文提出的核心思路是通过定义超边填充任务来实现生成自监督学习，从而有效地学习超图的表示。该设计旨在利用生成模型的优势，增强超图的表示能力。

技术框架：HypeBoy方法的整体架构包括超边填充任务的定义、生成模型的训练以及表示学习模块。首先，通过生成模型填充超边，然后利用填充结果进行节点分类任务的训练。

关键创新：HypeBoy的关键创新在于将生成自监督学习与超图表示学习相结合，提出了超边填充这一新任务，显著提升了超图的表示能力。与传统方法相比，HypeBoy能够更好地捕捉高阶交互信息。

关键设计：在HypeBoy中，损失函数设计为结合生成任务和分类任务的复合损失，网络结构采用了多层超图神经网络，以增强模型的表达能力和泛化能力。

📊 实验亮点

HypeBoy在11个基准数据集上表现出色，超越了16种基线方法，展示了其在超图表示学习中的有效性。具体而言，HypeBoy在多个数据集上提升了表示学习的准确性，验证了其生成自监督学习策略的有效性。

🎯 应用场景

HypeBoy方法在社交网络分析、推荐系统和生物信息学等领域具有广泛的应用潜力。通过有效捕捉复杂的高阶交互，HypeBoy能够为这些领域提供更准确的表示学习，进而提升下游任务的性能，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Hypergraphs are marked by complex topology, expressing higher-order interactions among multiple nodes with hyperedges, and better capturing the topology is essential for effective representation learning. Recent advances in generative self-supervised learning (SSL) suggest that hypergraph neural networks learned from generative self supervision have the potential to effectively encode the complex hypergraph topology. Designing a generative SSL strategy for hypergraphs, however, is not straightforward. Questions remain with regard to its generative SSL task, connection to downstream tasks, and empirical properties of learned representations. In light of the promises and challenges, we propose a novel generative SSL strategy for hypergraphs. We first formulate a generative SSL task on hypergraphs, hyperedge filling, and highlight its theoretical connection to node classification. Based on the generative SSL task, we propose a hypergraph SSL method, HypeBoy. HypeBoy learns effective general-purpose hypergraph representations, outperforming 16 baseline methods across 11 benchmark datasets.