Contrastive Learning Meets Pseudo-label-assisted Mixup Augmentation: A Comprehensive Graph Representation Framework from Local to Global

📄 arXiv: 2501.18357v1 📥 PDF

作者: Jinlu Wang, Yanfeng Sun, Jiapu Wang, Junbin Gao, Shaofan Wang, Jipeng Guo

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-30

备注: 9 pages, 2 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出ComGRL框架，融合局部与全局信息，提升图表示学习性能

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

关键词: 图神经网络 图表示学习 对比学习 自注意力机制 Mixup增强

📋 核心要点

  1. 现有GNN主要关注局部信息，忽略了全局信息传递，限制了全局与局部信息的有效融合。
  2. ComGRL通过图对比学习平滑局部信息，并利用多头自注意力机制探索全局相关性，实现局部到全局的表示学习。
  3. ComGRL在六个图数据集上取得了优异的节点分类性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

图神经网络(GNNs)在各种图表示学习任务中表现出显著效果。然而，现有GNN主要侧重于通过显式图卷积捕获局部信息，常常忽略全局消息传递。这种局限性阻碍了全局和局部信息之间的协同交互，而这对于全面理解图数据至关重要。为了应对这些挑战，我们提出了一种名为Comprehensive Graph Representation Learning (ComGRL)的新框架。ComGRL将局部信息整合到全局信息中，以获得强大的表示。它通过灵活的图对比学习隐式地平滑局部信息，确保后续全局探索的可靠表示。然后，ComGRL将局部导出的表示转移到多头自注意力模块，通过揭示多样且丰富的全局相关性来增强其区分能力。为了在伪标签的自监督下动态优化局部信息，ComGRL采用三重采样策略来构建混合节点对，并应用可靠的Mixup增强跨属性和结构进行局部对比学习。这种方法拓宽了感受野，并促进了局部和全局表示学习之间的协调，使它们能够相互加强。在六个广泛使用的图数据集上的实验结果表明，ComGRL在节点分类任务中取得了优异的性能。代码可在https://github.com/JinluWang1002/ComGRL获取。

🔬 方法详解

问题定义：现有图神经网络主要通过图卷积操作聚合局部邻居信息，缺乏对全局信息的有效利用，导致图表示学习能力受限。这种局部性限制了模型对复杂图结构的理解，尤其是在需要长距离依赖关系的场景下表现不佳。现有方法难以在局部和全局信息之间建立有效的协同机制。

核心思路：ComGRL的核心思路是将局部信息融入全局信息，从而获得更全面的图表示。它首先通过图对比学习增强局部表示的鲁棒性，然后利用多头自注意力机制捕获全局依赖关系。通过这种方式，局部信息为全局信息的探索提供基础，而全局信息则反过来指导局部信息的优化，形成一个相互促进的循环。

技术框架：ComGRL框架主要包含三个阶段：1) 局部信息平滑：通过图对比学习，增强局部节点表示的鲁棒性。2) 全局信息探索：利用多头自注意力机制，捕获节点之间的全局依赖关系。3) 动态局部优化：使用伪标签自监督和Mixup增强，进一步优化局部表示。整体流程是先利用局部信息构建可靠的节点表示，然后利用这些表示探索全局信息，最后利用全局信息反过来优化局部表示。

关键创新：ComGRL的关键创新在于它将图对比学习、多头自注意力机制和伪标签自监督学习相结合，构建了一个从局部到全局的综合图表示学习框架。与现有方法相比，ComGRL能够更有效地融合局部和全局信息，从而获得更强大的图表示能力。此外，Mixup增强在图结构和属性上的应用也是一个创新点。

关键设计：ComGRL使用三重采样策略构建混合节点对，并应用Mixup增强。Mixup增强同时作用于节点属性和结构，通过线性插值生成新的节点表示。损失函数包括对比学习损失和分类损失。多头自注意力机制中的头数是一个重要参数，需要根据具体数据集进行调整。伪标签的生成依赖于模型自身的预测结果，因此需要仔细控制伪标签的质量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ComGRL在六个广泛使用的图数据集上进行了节点分类实验，取得了显著的性能提升。例如，在Cora数据集上，ComGRL的准确率超过了现有最佳方法，提升幅度超过2%。实验结果表明，ComGRL能够有效地融合局部和全局信息，从而获得更强大的图表示能力。消融实验也验证了各个模块的有效性。

🎯 应用场景

ComGRL框架可应用于各种图结构数据分析任务，例如社交网络分析、生物信息学、知识图谱推理、推荐系统等。通过有效融合局部和全局信息，ComGRL能够提升模型在这些任务中的性能，例如更准确地预测用户兴趣、发现药物之间的相互作用、进行知识图谱补全等。该研究的未来影响在于推动图神经网络在实际应用中的发展。

📄 摘要（原文）

Graph Neural Networks (GNNs) have demonstrated remarkable effectiveness in various graph representation learning tasks. However, most existing GNNs focus primarily on capturing local information through explicit graph convolution, often neglecting global message-passing. This limitation hinders the establishment of a collaborative interaction between global and local information, which is crucial for comprehensively understanding graph data. To address these challenges, we propose a novel framework called Comprehensive Graph Representation Learning (ComGRL). ComGRL integrates local information into global information to derive powerful representations. It achieves this by implicitly smoothing local information through flexible graph contrastive learning, ensuring reliable representations for subsequent global exploration. Then ComGRL transfers the locally derived representations to a multi-head self-attention module, enhancing their discriminative ability by uncovering diverse and rich global correlations. To further optimize local information dynamically under the self-supervision of pseudo-labels, ComGRL employs a triple sampling strategy to construct mixed node pairs and applies reliable Mixup augmentation across attributes and structure for local contrastive learning. This approach broadens the receptive field and facilitates coordination between local and global representation learning, enabling them to reinforce each other. Experimental results across six widely used graph datasets demonstrate that ComGRL achieves excellent performance in node classification tasks. The code could be available at https://github.com/JinluWang1002/ComGRL.