Model-Driven Graph Contrastive Learning

📄 arXiv: 2506.06212v1 📥 PDF

作者: Ali Azizpour, Nicolas Zilberstein, Santiago Segarra

分类: cs.LG

发布日期: 2025-06-06

💡 一句话要点

提出MGCL以解决图对比学习中的数据增强问题

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

关键词: 图对比学习 生成模型 自监督学习 数据增强 聚类算法

📋 核心要点

  1. 现有图对比学习方法依赖于手动设计的增强策略，未能考虑数据的生成过程和图之间的相似性。
  2. MGCL通过估计图生成模型，定义数据自适应的增强过程，并在图级任务中聚类数据集以提高对比学习效果。
  3. 实验结果显示，MGCL在多个基准数据集上实现了最先进的性能，相较于现有方法有显著提升。

📝 摘要（中文）

我们提出了MGCL，一个模型驱动的图对比学习框架，利用图生成模型（graphons）指导对比学习，考虑数据的潜在生成过程。图对比学习作为一种强大的自监督学习框架，能够在缺乏标注的情况下学习节点或图的表达。现有方法通常依赖于手动设计的增强策略，未能充分利用同一生成模型下图之间的相似性。MGCL通过估计与观察数据相关的图生成模型，定义数据自适应的增强过程，并在图级任务中对数据集进行聚类，估计每组的图生成模型，从而实现更具语义和结构共享的对比对。大量实验表明，MGCL在基准数据集上实现了最先进的性能，突显了将生成模型融入图对比学习的优势。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有图对比学习方法在数据增强策略设计上的不足，特别是这些策略未能考虑数据的生成过程和图之间的相似性。

核心思路：MGCL的核心思路是利用图生成模型（graphons）来指导对比学习，通过估计与观察数据相关的图生成模型，定义数据自适应的增强过程，从而提高对比学习的效果。

技术框架：MGCL的整体架构包括两个主要模块：首先，估计与观察数据相关的图生成模型；其次，基于该模型进行数据自适应的增强，并在图级任务中对数据集进行聚类，估计每组的图生成模型。

关键创新：MGCL的主要创新在于引入图生成模型来指导对比学习的增强过程，这与现有方法的手动设计策略形成了本质区别，使得增强过程更具数据适应性。

关键设计：在关键设计上，MGCL采用了聚类算法来对数据集进行分组，并为每组估计图生成模型，确保对比对能够反映共享的语义和结构。

📊 实验亮点

在多个基准数据集上的实验结果表明，MGCL在节点分类和图分类任务中均实现了最先进的性能，相较于传统方法提升幅度达到XX%。这一结果突显了生成模型在图对比学习中的重要性和有效性。

🎯 应用场景

MGCL的研究成果在社交网络分析、生物信息学和推荐系统等领域具有广泛的应用潜力。通过提高图数据的表示学习能力，MGCL能够帮助解决实际问题，如节点分类、图分类等任务，进而推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

We propose $\textbf{MGCL}$, a model-driven graph contrastive learning (GCL) framework that leverages graphons (probabilistic generative models for graphs) to guide contrastive learning by accounting for the data's underlying generative process. GCL has emerged as a powerful self-supervised framework for learning expressive node or graph representations without relying on annotated labels, which are often scarce in real-world data. By contrasting augmented views of graph data, GCL has demonstrated strong performance across various downstream tasks, such as node and graph classification. However, existing methods typically rely on manually designed or heuristic augmentation strategies that are not tailored to the underlying data distribution and operate at the individual graph level, ignoring similarities among graphs generated from the same model. Conversely, in our proposed approach, MGCL first estimates the graphon associated with the observed data and then defines a graphon-informed augmentation process, enabling data-adaptive and principled augmentations. Additionally, for graph-level tasks, MGCL clusters the dataset and estimates a graphon per group, enabling contrastive pairs to reflect shared semantics and structure. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate that MGCL achieves state-of-the-art performance, highlighting the advantages of incorporating generative models into GCL.