Mitigating Degree Bias Adaptively with Hard-to-Learn Nodes in Graph Contrastive Learning

📄 arXiv: 2506.05214v1 📥 PDF

作者: Jingyu Hu, Hongbo Bo, Jun Hong, Xiaowei Liu, Weiru Liu

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-06-05

💡 一句话要点

提出HAR损失以适应性缓解图对比学习中的度偏差问题

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

关键词: 图神经网络 节点分类 对比学习 度偏差 自适应加权 实验框架 HAR损失

📋 核心要点

  1. 现有的图对比学习方法在处理节点分类时，未能有效解决不同度节点的预测性能差异问题，导致低度节点信息不足。
  2. 本文提出的HAR对比损失通过自适应加权正负样本，结合节点标签，增加了正样本对的数量，从而缓解度偏差。
  3. 实验结果表明，SHARP在四个数据集上均优于现有基线方法，展示了其在全局和度级别上的显著提升。

📝 摘要（中文）

图神经网络（GNNs）在节点分类任务中常常受到度偏差的影响，即不同度的节点预测性能差异显著。尽管已有多种基于图对比学习（GCL）的方法试图缓解这一偏差，但由于正样本数量有限以及对所有正负样本的均等加权，低度节点仍然面临信息不足和噪声干扰的问题。本文提出了一种硬度自适应重加权（HAR）对比损失，通过利用节点标签增加更多正样本，并根据学习难度自适应地加权正负样本。此外，我们开发了一个名为SHARP的实验框架，将HAR扩展到更广泛的场景。理论分析和实验结果验证了SHARP的有效性，四个数据集的实验结果显示，SHARP在全局和度级别上均优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决图神经网络在节点分类任务中存在的度偏差问题，现有方法由于正样本数量有限和均等加权，导致低度节点获取的信息不足且噪声较多。

核心思路：提出硬度自适应重加权（HAR）对比损失，通过利用节点标签增加正样本对，并根据样本的学习难度自适应地调整正负样本的权重，从而有效缓解度偏差。

技术框架：整体架构包括HAR损失的设计与实现，结合节点标签生成更多正样本，并通过SHARP实验框架进行验证。SHARP框架扩展了HAR的应用场景，增强了实验的广泛性。

关键创新：HAR损失的核心创新在于自适应加权机制，能够根据样本的学习难度动态调整权重，这与传统方法的静态均等加权形成鲜明对比。

关键设计：在损失函数设计中，HAR损失引入了学习难度的概念，具体参数设置和网络结构设计未在摘要中详细说明，需参考论文的具体内容。

📊 实验亮点

实验结果显示，SHARP在四个数据集上均显著优于基线方法，具体提升幅度在全局和度级别上均有体现，验证了HAR损失在缓解度偏差方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交网络分析、推荐系统以及生物信息学等领域，尤其是在处理节点分类和图结构数据时，能够有效提升模型的性能和鲁棒性。未来，HAR损失和SHARP框架的设计理念也可推广至其他图学习任务，具有广泛的实际价值。

📄 摘要（原文）

Graph Neural Networks (GNNs) often suffer from degree bias in node classification tasks, where prediction performance varies across nodes with different degrees. Several approaches, which adopt Graph Contrastive Learning (GCL), have been proposed to mitigate this bias. However, the limited number of positive pairs and the equal weighting of all positives and negatives in GCL still lead to low-degree nodes acquiring insufficient and noisy information. This paper proposes the Hardness Adaptive Reweighted (HAR) contrastive loss to mitigate degree bias. It adds more positive pairs by leveraging node labels and adaptively weights positive and negative pairs based on their learning hardness. In addition, we develop an experimental framework named SHARP to extend HAR to a broader range of scenarios. Both our theoretical analysis and experiments validate the effectiveness of SHARP. The experimental results across four datasets show that SHARP achieves better performance against baselines at both global and degree levels.