Structure-enhanced Contrastive Learning for Graph Clustering

📄 arXiv: 2408.09790v1 📥 PDF

作者: Xunlian Wu, Jingqi Hu, Anqi Zhang, Yining Quan, Qiguang Miao, Peng Gang Sun

分类: cs.LG

发布日期: 2024-08-19

💡 一句话要点

提出结构增强对比学习(SECL)用于提升图聚类性能

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

关键词: 图聚类 对比学习 结构增强 社区发现 网络分析

📋 核心要点

  1. 现有图聚类方法过度依赖数据增强，忽略了网络中的高阶聚类结构信息。
  2. SECL通过跨视图对比学习增强节点嵌入，利用结构对比学习模块保证结构一致性，并最大化模块度。
  3. 在六个数据集上的实验表明，SECL显著优于当前最先进的图聚类方法。

📝 摘要（中文）

图聚类是网络分析中的关键任务，应用广泛，其目标是将节点划分为不同的组，组内连接强于组间连接。最近，对比学习在图聚类中取得了显著进展。然而，大多数方法存在以下问题：1) 过度依赖精心设计的数据增强策略，这可能会削弱对比学习的潜力；2) 忽略了面向聚类的结构信息，特别是高阶聚类（社区）结构信息，这些信息可以揭示网络的宏观聚类结构。本研究提出了结构增强对比学习（SECL），通过利用固有的网络结构来解决这些问题。SECL利用跨视图对比学习机制来增强节点嵌入，无需复杂的数据增强；利用结构对比学习模块来确保结构一致性；并采用模块度最大化策略来利用面向聚类的信息。这种综合方法产生了鲁棒的节点表示，极大地提高了聚类性能。在六个数据集上的大量实验证实了SECL优于当前最先进的方法，表明在图聚类领域取得了显著的改进。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决图聚类任务中现有方法对数据增强的过度依赖以及忽略网络高阶聚类结构信息的问题。现有方法通常需要精心设计数据增强策略，这限制了对比学习的潜力。同时，忽略了网络中蕴含的社区结构等高阶信息，导致聚类性能受限。

核心思路：论文的核心思路是利用网络固有的结构信息来指导对比学习过程，从而避免对复杂数据增强的依赖，并充分利用网络中的高阶聚类信息。通过结构对比学习模块和模块度最大化策略，确保节点表示既能保持结构一致性，又能反映网络的社区结构。

技术框架：SECL的整体框架包含三个主要模块：1) 跨视图对比学习模块：通过在不同视图下进行对比学习，增强节点嵌入的鲁棒性，减少对数据增强的依赖。2) 结构对比学习模块：利用网络的结构信息，确保节点表示能够保持结构一致性。3) 模块度最大化策略：通过最大化网络的模块度，引导节点划分到合适的社区中，从而提高聚类性能。

关键创新：SECL的关键创新在于将结构信息融入到对比学习框架中，提出了结构对比学习模块和模块度最大化策略。与现有方法相比，SECL不再依赖于复杂的数据增强，而是直接利用网络结构来指导学习过程，从而更有效地提取节点表示。

关键设计：在结构对比学习模块中，论文可能使用了诸如节点相似性度量、图卷积网络等技术来提取结构信息。模块度最大化策略可能采用了基于梯度下降或其他优化算法的方法来寻找最优的社区划分。具体的损失函数设计可能包括对比损失、结构一致性损失和模块度损失等，并通过加权求和的方式进行优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在六个数据集上进行了大量实验，结果表明SECL显著优于当前最先进的图聚类方法。具体的性能提升数据未知，但摘要中明确指出SECL在图聚类领域取得了显著的改进，证明了其有效性和优越性。实验结果验证了SECL在利用网络结构信息方面的优势，以及在减少对数据增强依赖方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于社交网络分析、生物信息学、推荐系统等领域。例如，在社交网络中，可以利用SECL对用户进行聚类，发现不同的用户群体；在生物信息学中，可以对基因或蛋白质进行聚类，发现具有相似功能的基因或蛋白质；在推荐系统中，可以对用户或物品进行聚类，提高推荐的准确性。该研究有助于更深入地理解复杂网络结构，并为相关应用提供更有效的聚类方法。

📄 摘要（原文）

Graph clustering is a crucial task in network analysis with widespread applications, focusing on partitioning nodes into distinct groups with stronger intra-group connections than inter-group ones. Recently, contrastive learning has achieved significant progress in graph clustering. However, most methods suffer from the following issues: 1) an over-reliance on meticulously designed data augmentation strategies, which can undermine the potential of contrastive learning. 2) overlooking cluster-oriented structural information, particularly the higher-order cluster(community) structure information, which could unveil the mesoscopic cluster structure information of the network. In this study, Structure-enhanced Contrastive Learning (SECL) is introduced to addresses these issues by leveraging inherent network structures. SECL utilizes a cross-view contrastive learning mechanism to enhance node embeddings without elaborate data augmentations, a structural contrastive learning module for ensuring structural consistency, and a modularity maximization strategy for harnessing clustering-oriented information. This comprehensive approach results in robust node representations that greatly enhance clustering performance. Extensive experiments on six datasets confirm SECL's superiority over current state-of-the-art methods, indicating a substantial improvement in the domain of graph clustering.