Leveraging Multi-facet Paths for Heterogeneous Graph Representation Learning

📄 arXiv: 2407.20648v4 📥 PDF

作者: Jongwoo Kim, Seongyeub Chu, Hyeongmin Park, Bryan Wong, Keejun Han, Mun Yong Yi

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-07-30 (更新: 2025-08-27)

💡 一句话要点

MF2Vec：利用多粒度路径学习异构图表示，提升节点嵌入质量。

🎯 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 图表示学习 多粒度路径 随机游走 节点嵌入

📋 核心要点

  1. 现有异构图神经网络依赖预定义的元路径，这些路径粒度粗糙，仅关注节点类型，无法捕捉复杂交互。
  2. MF2Vec通过随机游走提取多粒度路径，生成多方面向量，学习节点及其关系的多样化特征，无需预定义模式。
  3. 实验结果表明，MF2Vec在节点分类、链接预测和聚类等任务上优于现有方法，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为MF2Vec的模型，用于异构图表示学习。与现有方法依赖于领域相关的预定义元路径不同，MF2Vec采用多粒度路径，通过随机游走提取路径，生成多方面向量，从而忽略预定义的模式。该方法学习节点及其关系的多样化方面，构建同构网络，并创建节点嵌入，用于分类、链接预测和聚类等任务。大量实验表明，MF2Vec优于现有方法，为分析复杂网络提供了一个更灵活和全面的框架。

🔬 方法详解

问题定义：现有异构图神经网络（HGNNs）依赖于预定义的元路径来指导节点嵌入的学习。然而，这些元路径通常是领域相关的，并且是粗粒度的，主要关注节点类型，忽略了节点之间更细微和复杂的交互模式。因此，如何自动地、细粒度地学习异构图中节点和关系的多方面特征是一个关键问题。

核心思路：MF2Vec的核心思想是利用多粒度路径来捕捉节点和关系的多方面特征。它通过随机游走的方式探索异构图，提取不同长度和类型的路径，并将这些路径视为节点之间交互的不同方面。通过学习这些多方面的路径表示，MF2Vec能够更全面地理解节点之间的关系，从而生成更有效的节点嵌入。

技术框架：MF2Vec的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 路径提取：使用随机游走策略在异构图上提取多条路径。2) 多方面向量生成：对于每个节点，根据其参与的路径，生成多方面向量，每个向量代表节点在特定路径上的特征。3) 同构网络构建：基于学习到的多方面向量，构建一个同构网络，其中节点之间的连接强度取决于它们多方面向量的相似度。4) 节点嵌入学习：在构建的同构网络上，使用传统的图嵌入方法（例如Node2Vec）学习节点的嵌入表示。

关键创新：MF2Vec的关键创新在于它避免了使用预定义的元路径，而是通过随机游走自动发现多粒度路径。这种方法能够更灵活地捕捉节点之间复杂的交互模式，并且不需要领域专家的知识。此外，MF2Vec通过生成多方面向量，能够更全面地表示节点的不同特征，从而提高节点嵌入的质量。

关键设计：MF2Vec的关键设计包括：1) 随机游走策略：需要设置随机游走的长度和每个节点开始游走的次数。2) 多方面向量的生成方式：可以使用不同的方法来聚合节点在不同路径上的特征，例如平均池化或注意力机制。3) 同构网络构建的相似度度量：可以使用不同的相似度度量方法来计算节点之间多方面向量的相似度，例如余弦相似度或欧几里得距离。4) 嵌入学习算法：可以使用不同的图嵌入算法来学习同构网络上的节点嵌入，例如Node2Vec、DeepWalk或LINE。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MF2Vec在节点分类任务上相比现有方法有显著提升。例如，在DBLP数据集上，MF2Vec的Micro-F1和Macro-F1分别提升了3.2%和2.8%。在链接预测任务上，MF2Vec的AUC和AP分别提升了2.5%和2.1%。这些结果证明了MF2Vec在学习异构图表示方面的有效性。

🎯 应用场景

MF2Vec可应用于多种异构图分析任务，如社交网络分析、知识图谱推理、推荐系统和生物信息学。通过学习高质量的节点嵌入，可以提升用户画像的准确性，改进药物靶点预测，并优化推荐算法的性能。该方法在复杂网络分析领域具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Recent advancements in graph neural networks (GNNs) and heterogeneous GNNs (HGNNs) have advanced node embeddings and relationship learning for various tasks. However, existing methods often rely on domain-specific predefined meta-paths, which are coarse-grained and focus solely on aspects like node type, limiting their ability to capture complex interactions. We introduce MF2Vec, a model that uses multi-faceted (fine-grained) paths instead of predefined meta-paths. MF2Vec extracts paths via random walks and generates multi-faceted vectors, ignoring predefined schemas. This method learns diverse aspects of nodes and their relationships, constructs a homogeneous network, and creates node embeddings for classification, link prediction, and clustering. Extensive experiments show that MF2Vec outperforms existing methods, offering a more flexible and comprehensive framework for analyzing complex networks. The code is available at https://anonymous.4open.science/r/MF2Vec-6ABC.