HeteroMILE: a Multi-Level Graph Representation Learning Framework for Heterogeneous Graphs

📄 arXiv: 2404.00816v1 📥 PDF

作者: Yue Zhang, Yuntian He, Saket Gurukar, Srinivasan Parthasarathy

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-03-31

💡 一句话要点

提出HeteroMILE以解决异构图嵌入计算复杂性问题

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

关键词: 异构图 图嵌入 计算复杂性 卷积神经网络 机器学习

📋 核心要点

  1. 现有的异构图嵌入方法在处理大型图时面临高计算复杂性，导致无法有效扩展。
  2. HeteroMILE通过多级粗化图结构，降低计算成本，并利用异构图卷积神经网络进行嵌入精炼。
  3. 实验表明，HeteroMILE在多个异构图数据集上实现了约20倍的计算时间加速，并提升了嵌入质量。

📝 摘要（中文）

异构图在现实应用中广泛存在，因为它们能够表示不同类型实体之间的多种关系。因此，在此类图中学习嵌入是图机器学习中的一个关键问题。然而，现有解决方案由于计算复杂性高，无法扩展到大型异构图。为了解决这一问题，本文提出了一种异构图的多级嵌入框架HeteroMILE，该方法允许现代图嵌入方法扩展到大型图。HeteroMILE通过反复粗化大型图以保留其骨干结构，从而有效降低计算成本，并使用异构图卷积神经网络对粗化后的嵌入进行精炼。实验结果表明，HeteroMILE能够显著减少计算时间（约20倍加速），并为链接预测和节点分类生成更高质量的嵌入。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决异构图嵌入的计算复杂性问题。现有方法在处理大型异构图时效率低下，无法满足实际应用需求。

核心思路：HeteroMILE的核心思路是通过多级粗化图结构，减少计算量，同时保留图的骨干结构，以便在嵌入过程中降低计算复杂性。

技术框架：HeteroMILE的整体架构包括两个主要阶段：首先是对大型异构图进行粗化，生成较小的图；其次使用异构图卷积神经网络对粗化后的图进行嵌入精炼，最终映射回原始图。

关键创新：HeteroMILE的创新之处在于其多级粗化策略，使得图嵌入方法能够有效扩展到大型异构图，而不牺牲嵌入质量。与现有方法相比，它在计算效率和嵌入质量上均有显著提升。

关键设计：在设计中，HeteroMILE采用了特定的粗化算法，确保图的骨干结构得到保留；同时，使用异构图卷积神经网络进行嵌入精炼，优化了损失函数以提高嵌入质量。具体的参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果显示，HeteroMILE在多个异构图数据集上实现了约20倍的计算时间加速，同时在链接预测和节点分类任务中生成了更高质量的嵌入，显著优于现有基线方法。

🎯 应用场景

HeteroMILE的研究成果在社交网络分析、推荐系统、知识图谱等领域具有广泛的应用潜力。通过提高异构图嵌入的效率和质量，该方法能够支持更复杂的关系建模和数据分析，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

Heterogeneous graphs are ubiquitous in real-world applications because they can represent various relationships between different types of entities. Therefore, learning embeddings in such graphs is a critical problem in graph machine learning. However, existing solutions for this problem fail to scale to large heterogeneous graphs due to their high computational complexity. To address this issue, we propose a Multi-Level Embedding framework of nodes on a heterogeneous graph (HeteroMILE) - a generic methodology that allows contemporary graph embedding methods to scale to large graphs. HeteroMILE repeatedly coarsens the large sized graph into a smaller size while preserving the backbone structure of the graph before embedding it, effectively reducing the computational cost by avoiding time-consuming processing operations. It then refines the coarsened embedding to the original graph using a heterogeneous graph convolution neural network. We evaluate our approach using several popular heterogeneous graph datasets. The experimental results show that HeteroMILE can substantially reduce computational time (approximately 20x speedup) and generate an embedding of better quality for link prediction and node classification.