Representation Learning with Mutual Influence of Modalities for Node Classification in Multi-Modal Heterogeneous Networks

📄 arXiv: 2505.07895v3 📥 PDF

作者: Jiafan Li, Jiaqi Zhu, Liang Chang, Yilin Li, Miaomiao Li, Yang Wang, Hongan Wang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-12 (更新: 2025-06-19)

💡 一句话要点

提出HGNN-IMA模型，通过模态互影响学习提升多模异构网络节点分类性能

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

关键词: 多模态学习 异构图神经网络 节点分类 跨模态注意力 模态对齐 图表示学习 信息传播

📋 核心要点

  1. 现有方法在多模态融合时，要么丢失了单个模态的独特性，要么忽略了基于GNN的信息传播中的跨模态指导。
  2. HGNN-IMA模型通过嵌套的跨模态注意力机制和模态对齐，在信息传播中捕获模态间的相互影响，实现自适应融合。
  3. 实验结果表明，HGNN-IMA在节点分类任务中表现优异，验证了其在多模态数据处理方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于多模异构网络(MMHNs)节点分类的新模型，名为具有跨模态注意力的异构图神经网络(HGNN-IMA)。该模型在异构图转换器的框架内，通过在信息传播过程中捕获多个模态的相互影响来学习节点表示。具体来说，一个嵌套的跨模态注意力机制被集成到节点间注意力中，以实现自适应的多模态融合，并且还考虑了模态对齐，以鼓励在所有模态中具有一致相似性的节点之间的传播。此外，还增加了一个注意力损失，以减轻缺失模态的影响。大量实验验证了该模型在节点分类任务中的优越性，为处理多模态数据提供了一种创新的视角，尤其是在伴随网络结构的情况下。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模异构网络中节点分类的问题。现有方法，如早期融合策略可能丢失单个模态的独特性，而晚期融合方法则忽略了GNN信息传播中跨模态的指导作用。这些方法无法充分利用多模态数据之间的互补信息，导致节点表示学习效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是在信息传播过程中，显式地建模不同模态之间的相互影响。通过学习模态间的注意力权重，自适应地融合不同模态的信息，从而更有效地学习节点表示。同时，考虑模态对齐，鼓励在不同模态中具有相似性的节点之间进行信息传播。

技术框架：HGNN-IMA模型基于异构图转换器框架。整体流程包括：1) 输入多模异构网络；2) 使用异构图转换器进行信息传播，其中嵌入了嵌套的跨模态注意力机制和模态对齐模块；3) 使用学习到的节点表示进行节点分类；4) 使用注意力损失来减轻缺失模态的影响。

关键创新：该模型最重要的创新点在于提出了嵌套的跨模态注意力机制，该机制允许模型在节点间信息传播的同时，自适应地学习不同模态之间的重要性权重。与现有方法相比，HGNN-IMA能够更有效地融合多模态信息，并减轻缺失模态的影响。

关键设计：嵌套的跨模态注意力机制包含两层注意力：内层注意力用于学习节点间的重要性权重，外层注意力用于学习模态间的重要性权重。模态对齐通过计算不同模态中节点之间的相似度，并鼓励相似节点之间进行信息传播来实现。注意力损失用于惩罚模型对缺失模态的过度依赖，从而提高模型的鲁棒性。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HGNN-IMA模型在节点分类任务中显著优于现有基线模型。具体性能提升数据在论文中给出（未知），验证了该模型在多模态异构网络节点分类方面的有效性。注意力损失的引入进一步提升了模型在存在缺失模态情况下的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种在线平台，如豆瓣电影网络、亚马逊产品评论网络等，用于分析用户、电影、产品等实体，进行用户画像、推荐系统、欺诈检测等任务。该方法在多模态数据融合和异构图分析方面具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Nowadays, numerous online platforms can be described as multi-modal heterogeneous networks (MMHNs), such as Douban's movie networks and Amazon's product review networks. Accurately categorizing nodes within these networks is crucial for analyzing the corresponding entities, which requires effective representation learning on nodes. However, existing multi-modal fusion methods often adopt either early fusion strategies which may lose the unique characteristics of individual modalities, or late fusion approaches overlooking the cross-modal guidance in GNN-based information propagation. In this paper, we propose a novel model for node classification in MMHNs, named Heterogeneous Graph Neural Network with Inter-Modal Attention (HGNN-IMA). It learns node representations by capturing the mutual influence of multiple modalities during the information propagation process, within the framework of heterogeneous graph transformer. Specifically, a nested inter-modal attention mechanism is integrated into the inter-node attention to achieve adaptive multi-modal fusion, and modality alignment is also taken into account to encourage the propagation among nodes with consistent similarities across all modalities. Moreover, an attention loss is augmented to mitigate the impact of missing modalities. Extensive experiments validate the superiority of the model in the node classification task, providing an innovative view to handle multi-modal data, especially when accompanied with network structures.