Graph Representation Learning with Diffusion Generative Models
作者: Daniel Wesego
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2025-01-22 (更新: 2025-10-22)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于扩散生成模型的图表示学习方法，有效提取图结构数据的嵌入。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 图表示学习 扩散模型 离散扩散过程 自编码器 图神经网络
📋 核心要点
- 图数据的离散性使得直接应用连续扩散模型面临挑战，现有图表示学习方法难以充分捕捉图的复杂结构信息。
- 论文提出一种基于离散扩散模型的图表示学习框架，通过自编码器结构结合离散扩散过程，学习图数据的有效嵌入。
- 该方法在图表示学习任务上展现了潜力，能够有效提取图结构数据的特征，为下游任务提供高质量的表示。
📝 摘要（中文）
扩散模型已成为各种数据模态（包括图像和视频）中最先进的生成模型，这归功于它们能够准确地逼近复杂的数据分布。与传统的生成方法（如 VAE 和 GAN）不同，扩散模型采用渐进式去噪过程，通过多个迭代步骤将噪声转化为有意义的数据。这种渐进的方法增强了它们的表达能力和生成质量。不仅如此，扩散模型还被证明可以在学习生成样本的同时，从数据中提取有意义的表示。尽管取得了成功，但扩散模型在图结构数据上的应用仍相对未被探索，这主要是由于图的离散性质，需要与用于其他领域的连续方法不同的离散扩散过程。在这项工作中，我们利用扩散模型的表示能力来学习图数据的有意义的嵌入。通过在自编码器框架内训练离散扩散模型，我们能够实现针对图结构数据的独特特征量身定制的有效自编码和表示学习。我们从编码器的输出和解码器的第一时间步隐藏嵌入的组合中提取表示。我们的方法展示了离散扩散模型用于图表示学习的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决图数据的表示学习问题。现有方法在处理图的离散性和复杂结构时存在局限性，难以学习到高质量的图嵌入表示，从而影响下游任务的性能。
核心思路：论文的核心思路是利用离散扩散模型强大的生成能力和表示学习能力，通过训练一个基于自编码器框架的离散扩散模型，学习图数据的有效嵌入表示。该方法将图的结构信息融入到扩散过程中，从而更好地捕捉图的复杂特征。
技术框架：整体框架是一个自编码器结构，包含编码器和解码器。编码器将图数据映射到潜在空间，解码器则利用离散扩散模型从潜在空间重构图数据。在训练过程中，扩散模型学习如何从噪声中逐步恢复图结构，从而提取有意义的图表示。最终的图表示由编码器的输出和解码器的第一时间步隐藏嵌入组合而成。
关键创新：论文的关键创新在于将离散扩散模型应用于图表示学习，并将其与自编码器框架相结合。这种方法能够有效地处理图数据的离散性，并利用扩散模型的生成能力学习高质量的图嵌入表示。与传统的图表示学习方法相比，该方法能够更好地捕捉图的全局结构信息。
关键设计：论文采用离散扩散过程，需要定义图上的扩散和逆扩散过程。具体的扩散过程可以是随机游走或者其他基于图结构的扩散策略。损失函数通常包括重构损失和扩散模型的训练损失，用于优化编码器、解码器和扩散模型的参数。网络结构的选择也至关重要，可以采用图神经网络（GNN）作为编码器和解码器，以更好地处理图数据。
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出方法的有效性，但摘要中没有提供具体的性能数据或对比基线。代码已开源，方便其他研究者复现和改进该方法。未来的研究可以进一步探索不同的离散扩散过程和网络结构，以提高图表示学习的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于社交网络分析、生物信息学、化学信息学等领域。例如，在社交网络中，可以利用该方法学习用户之间的关系表示，用于用户推荐、社区发现等任务。在生物信息学中，可以用于蛋白质相互作用网络分析、药物发现等。该方法具有重要的实际价值和广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Diffusion models have established themselves as state-of-the-art generative models across various data modalities, including images and videos, due to their ability to accurately approximate complex data distributions. Unlike traditional generative approaches such as VAEs and GANs, diffusion models employ a progressive denoising process that transforms noise into meaningful data over multiple iterative steps. This gradual approach enhances their expressiveness and generation quality. Not only that, diffusion models have also been shown to extract meaningful representations from data while learning to generate samples. Despite their success, the application of diffusion models to graph-structured data remains relatively unexplored, primarily due to the discrete nature of graphs, which necessitates discrete diffusion processes distinct from the continuous methods used in other domains. In this work, we leverage the representational capabilities of diffusion models to learn meaningful embeddings for graph data. By training a discrete diffusion model within an autoencoder framework, we enable both effective autoencoding and representation learning tailored to the unique characteristics of graph-structured data. We extract the representation from the combination of the encoder's output and the decoder's first time step hidden embedding. Our approach demonstrates the potential of discrete diffusion models to be used for graph representation learning. The code can be found at https://github.com/DanielMitiku/Graph-Representation-Learning-with-Diffusion-Generative-Models