Closer through commonality: Enhancing hypergraph contrastive learning with shared groups

📄 arXiv: 2502.08432v1 📥 PDF

作者: Daeyoung Roh, Donghee Han, Daehee Kim, Keejun Han, Mun Yi

分类: cs.LG

发布日期: 2025-02-12

备注: 11page, 5 figures, 6 tables, 2024 IEEE International Conference on Big Data

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出HyFi：通过共享群组增强超图对比学习，提升节点分类性能

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

关键词: 超图学习 对比学习 节点分类 图神经网络 高阶关系

📋 核心要点

  1. 现有图对比学习方法难以有效利用超图中的高阶相关性，限制了超图数据的充分挖掘。
  2. HyFi通过向节点特征添加噪声实现高效学习增强，并引入弱正样本关系细化对比学习。
  3. 实验表明，HyFi在节点分类任务中显著优于现有方法，且训练效率高、内存占用低。

📝 摘要（中文）

超图提供了一种卓越的建模框架，用于表示真实世界交互中复杂的多维关系，克服了传统同构图的局限性。然而，关于基于超图的对比学习的研究很少，现有的基于图的对比学习方法未能充分利用超图中的高阶相关信息。本文提出了一种超图细粒度对比学习(HyFi)方法，旨在利用超图中固有的复杂高维信息。该方法避免了破坏超图拓扑的传统图增强方法，而是通过向节点特征添加噪声来提供一种简单有效的学习增强功能。此外，它通过引入一种新的弱正样本关系，扩展了对比学习中传统的正负样本二分关系，证明了在对比学习中细化正样本的重要性。HyFi能够产生高质量的嵌入，并且在10个数据集上的节点分类平均排名中优于有监督和无监督的基线。我们的方法有效地利用了高维超图信息，在现有的基于图的对比学习方法上显示出显著的改进，并且在训练速度和GPU内存成本方面是高效的。源代码可在https://github.com/Noverse0/HyFi.git 获得。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于图的对比学习方法无法充分利用超图结构中的高阶关系，导致节点嵌入质量不高，影响下游任务性能。传统图增强方法容易破坏超图的拓扑结构，引入噪声，从而影响学习效果。

核心思路：HyFi的核心思路是通过细粒度的对比学习，更好地利用超图中的高阶信息。具体来说，它通过引入“弱正样本”的概念，扩展了传统的正负样本二分关系，从而更准确地捕捉节点之间的相似性。同时，采用节点特征加噪的方式进行数据增强，避免了破坏超图结构的风险。

技术框架：HyFi的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 对超图中的节点特征进行加噪处理，生成不同的视图；2) 利用图神经网络（GNN）对不同视图中的节点进行编码，得到节点嵌入；3) 定义对比损失函数，区分正样本、负样本和弱正样本，优化节点嵌入，使得相似的节点在嵌入空间中更接近。

关键创新：HyFi的关键创新在于：1) 提出了基于节点特征加噪的超图对比学习方法，避免了破坏超图结构的传统数据增强方式；2) 引入了“弱正样本”的概念，细化了对比学习中的正负样本关系，更准确地捕捉节点之间的相似性。

关键设计：HyFi的关键设计包括：1) 节点特征加噪的方式，例如高斯噪声的方差大小；2) 图神经网络的结构选择，例如GCN、GAT等；3) 对比损失函数的具体形式，例如InfoNCE损失，以及弱正样本的权重设置；4) 训练过程中的超参数设置，例如学习率、batch size等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HyFi在10个数据集上的节点分类任务中取得了显著的性能提升，平均排名优于有监督和无监督的基线方法。实验结果表明，HyFi能够有效地利用超图中的高阶信息，生成高质量的节点嵌入。此外，HyFi在训练速度和GPU内存成本方面也表现出优势。

🎯 应用场景

HyFi方法适用于各种需要处理超图数据的场景，例如社交网络分析、生物信息学、知识图谱推理等。通过学习高质量的节点嵌入，可以提升节点分类、链接预测、社区发现等任务的性能。该方法在推荐系统、药物发现、金融风控等领域具有潜在的应用价值。

📄 摘要（原文）

Hypergraphs provide a superior modeling framework for representing complex multidimensional relationships in the context of real-world interactions that often occur in groups, overcoming the limitations of traditional homogeneous graphs. However, there have been few studies on hypergraphbased contrastive learning, and existing graph-based contrastive learning methods have not been able to fully exploit the highorder correlation information in hypergraphs. Here, we propose a Hypergraph Fine-grained contrastive learning (HyFi) method designed to exploit the complex high-dimensional information inherent in hypergraphs. While avoiding traditional graph augmentation methods that corrupt the hypergraph topology, the proposed method provides a simple and efficient learning augmentation function by adding noise to node features. Furthermore, we expands beyond the traditional dichotomous relationship between positive and negative samples in contrastive learning by introducing a new relationship of weak positives. It demonstrates the importance of fine-graining positive samples in contrastive learning. Therefore, HyFi is able to produce highquality embeddings, and outperforms both supervised and unsupervised baselines in average rank on node classification across 10 datasets. Our approach effectively exploits high-dimensional hypergraph information, shows significant improvement over existing graph-based contrastive learning methods, and is efficient in terms of training speed and GPU memory cost. The source code is available at https://github.com/Noverse0/HyFi.git.