Generative-Contrastive Heterogeneous Graph Neural Network

📄 arXiv: 2404.02810v3 📥 PDF

作者: Yu Wang, Lei Sang, Yi Zhang, Yiwen Zhang, Xindong Wu

分类: cs.LG, cs.IR

发布日期: 2024-04-03 (更新: 2025-05-04)

备注: 12 pages, 8 figures

💡 一句话要点

提出生成对比异构图神经网络以解决数据增强不足问题

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

关键词: 异构图神经网络 对比学习 自监督学习 数据增强 生成模型 节点分类 链接预测

📋 核心要点

  1. 现有的对比学习异构图神经网络在数据增强和局部信息捕捉方面存在不足，导致性能受限。
  2. 本文提出生成对比异构图神经网络（GC-HGNN），通过生成学习方法增强对比学习的效果。
  3. 在八个真实世界数据集上，GC-HGNN在节点分类和链接预测任务中超越了十七个基线模型，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

异构图（HGs）通过多类型节点和边有效建模现实世界中的复杂关系。近年来，基于自监督学习（SSL）的对比学习（CL）异构图神经网络（HGNNs）在利用数据增强和对比鉴别器方面展现出巨大潜力。然而，由于图数据的完整性，数据增强仍然有限。此外，对比鉴别器存在采样偏差和缺乏局部异构信息的问题。为了解决这些限制，本文提出了一种新颖的生成对比异构图神经网络（GC-HGNN）。该方法包括：1）使用掩码自编码器的对比视图增强策略；2）基于位置和语义的正样本采样策略以生成困难负样本；3）旨在捕捉局部和全局信息的分层对比学习策略。最后，我们在八个真实世界数据集上与十七个基线模型进行比较，结果表明我们的模型在节点分类和链接预测任务上优于最新的基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决异构图神经网络在数据增强和对比学习中的局限性，特别是数据完整性导致的增强不足和对比鉴别器的采样偏差问题。

核心思路：通过引入生成学习方法，结合对比学习的框架，增强对比视图的生成和样本的多样性，以提高模型的学习能力和性能。

技术框架：GC-HGNN的整体架构包括三个主要模块：1）使用掩码自编码器进行对比视图增强；2）基于位置和语义的正样本采样策略；3）分层对比学习策略，旨在捕捉局部和全局信息。

关键创新：最重要的创新在于提出了生成-对比视角的结合，通过增强对比鉴别器的能力，克服了传统方法的局限性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡正负样本的影响，并通过层次化的学习策略来优化模型的学习过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实验中，GC-HGNN在节点分类和链接预测任务上相较于十七个基线模型表现出显著优势，具体提升幅度达到XX%，验证了其在处理异构图数据时的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交网络分析、推荐系统和生物信息学等，能够有效处理复杂的异构数据关系。未来，GC-HGNN有望在多种图数据任务中发挥重要作用，推动智能系统的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Heterogeneous Graphs (HGs) effectively model complex relationships in the real world through multi-type nodes and edges. In recent years, inspired by self-supervised learning (SSL), contrastive learning (CL)-based Heterogeneous Graphs Neural Networks (HGNNs) have shown great potential in utilizing data augmentation and contrastive discriminators for downstream tasks. However, data augmentation remains limited due to the graph data's integrity. Furthermore, the contrastive discriminators suffer from sampling bias and lack local heterogeneous information. To tackle the above limitations, we propose a novel Generative-Contrastive Heterogeneous Graph Neural Network (GC-HGNN). Specifically, we propose a heterogeneous graph generative learning method that enhances CL-based paradigm. This paradigm includes: 1) A contrastive view augmentation strategy using a masked autoencoder. 2) Position-aware and semantics-aware positive sample sampling strategy for generating hard negative samples. 3) A hierarchical contrastive learning strategy aimed at capturing local and global information. Furthermore, the hierarchical contrastive learning and sampling strategies aim to constitute an enhanced contrastive discriminator under the generative-contrastive perspective. Finally, we compare our model with seventeen baselines on eight real-world datasets. Our model outperforms the latest baselines on node classification and link prediction tasks.