GLANCE: Graph Logic Attention Network with Cluster Enhancement for Heterophilous Graph Representation Learning

📄 arXiv: 2507.18521v2 📥 PDF

作者: Zhongtian Sun, Anoushka Harit, Alexandra Cristea, Christl A. Donnelly, Pietro Liò

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-07-24 (更新: 2025-09-29)

备注: Accepted at International Joint Conference on Knowledge Graphs

💡 一句话要点

提出GLANCE，通过逻辑推理、动态图精炼和自适应聚类增强异质图表示学习。

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

关键词: 图神经网络 异质图 图表示学习 逻辑推理 注意力机制 图聚类 知识图谱

📋 核心要点

  1. 异质图中的节点特征或标签差异大，传统GNN难以有效聚合邻居信息，忽略了高阶结构。
  2. GLANCE通过逻辑推理生成结构化嵌入，利用注意力机制进行图结构去噪，并结合聚类捕获全局模式。
  3. 实验表明，GLANCE在异质图基准数据集上表现出色，提供了稳健且可解释的解决方案。

📝 摘要（中文）

图神经网络(GNNs)在图结构数据学习方面表现出色，但在异质图上表现不佳，异质图中相连节点在特征或类别标签上存在差异。这种局限性源于不加区分的邻居聚合和对高阶结构模式的不充分结合。为了应对这些挑战，我们提出GLANCE（具有聚类增强的图逻辑注意力网络），这是一个新颖的框架，集成了逻辑引导的推理、动态图精炼和自适应聚类，以增强图表示学习。GLANCE结合了用于可解释和结构化嵌入的逻辑层、用于去噪图结构的多头注意力边缘剪枝以及用于捕获全局模式的聚类机制。在包括Cornell、Texas和Wisconsin在内的基准数据集上的实验结果表明，GLANCE实现了有竞争力的性能，为异质图场景提供了稳健且可解释的解决方案。所提出的框架是轻量级的、适应性强的，并且特别适合异质图的挑战。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决异质图表示学习问题。现有GNN方法在处理异质图时，由于节点间特征和标签差异大，简单地聚合邻居信息会导致性能下降。此外，现有方法通常忽略了图中的高阶结构信息，无法充分利用图的全局模式。

核心思路：GLANCE的核心思路是结合逻辑推理、动态图精炼和自适应聚类，从而更有效地学习异质图的表示。逻辑推理用于生成结构化的节点嵌入，动态图精炼用于去除噪声连接，自适应聚类用于捕获全局图模式。通过这三个模块的协同作用，GLANCE能够更好地处理异质图中的挑战。

技术框架：GLANCE框架主要包含三个模块：逻辑层、图精炼层和聚类层。首先，逻辑层利用逻辑规则生成节点嵌入，这些嵌入具有结构化的表示。然后，图精炼层使用多头注意力机制对图结构进行去噪，去除不相关的连接。最后，聚类层利用自适应聚类算法将节点划分为不同的簇，从而捕获全局图模式。这三个模块的输出被整合起来，用于最终的图表示学习。

关键创新：GLANCE的关键创新在于将逻辑推理、动态图精炼和自适应聚类结合起来，共同解决异质图表示学习问题。与现有方法相比，GLANCE能够更好地利用图的结构信息和节点特征，从而生成更具表达力的节点表示。此外，GLANCE的逻辑层提供了可解释性，使得用户可以理解模型是如何做出预测的。

关键设计：逻辑层使用预定义的逻辑规则来生成节点嵌入。图精炼层使用多头注意力机制，其中每个头关注不同的邻居关系。聚类层使用自适应聚类算法，该算法可以自动确定簇的数量。损失函数包括节点分类损失、链接预测损失和聚类损失。这些损失函数共同优化模型参数，使得模型能够学习到更好的图表示。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

实验结果表明，GLANCE在Cornell、Texas和Wisconsin等异质图基准数据集上取得了有竞争力的性能。具体而言，GLANCE在节点分类任务上的准确率优于现有的GNN方法，例如GCN、GAT和GraphSAGE。此外，实验还验证了GLANCE的各个模块的有效性，证明了逻辑推理、动态图精炼和自适应聚类对于提升异质图表示学习性能的重要性。

🎯 应用场景

GLANCE可应用于社交网络分析、生物信息学、知识图谱推理等领域。例如，在社交网络中，可以利用GLANCE识别社区结构和预测用户兴趣。在生物信息学中，可以用于蛋白质相互作用网络分析和药物发现。在知识图谱中，可以用于实体关系推理和知识补全。该研究具有重要的实际价值，能够提升图神经网络在异质图上的应用效果。

📄 摘要（原文）

Graph Neural Networks (GNNs) have demonstrated significant success in learning from graph-structured data but often struggle on heterophilous graphs, where connected nodes differ in features or class labels. This limitation arises from indiscriminate neighbor aggregation and insufficient incorporation of higher-order structural patterns. To address these challenges, we propose GLANCE (Graph Logic Attention Network with Cluster Enhancement), a novel framework that integrates logic-guided reasoning, dynamic graph refinement, and adaptive clustering to enhance graph representation learning. GLANCE combines a logic layer for interpretable and structured embeddings, multi-head attention-based edge pruning for denoising graph structures, and clustering mechanisms for capturing global patterns. Experimental results in benchmark datasets, including Cornell, Texas, and Wisconsin, demonstrate that GLANCE achieves competitive performance, offering robust and interpretable solutions for heterophilous graph scenarios. The proposed framework is lightweight, adaptable, and uniquely suited to the challenges of heterophilous graphs.