HIAL: A New Paradigm for Hypergraph Active Learning via Influence Maximization

📄 arXiv: 2507.20490v1 📥 PDF

作者: Yanheng Hou, Xunkai Li, Zhenjun Li, Bing Zhou, Ronghua Li, Guoren Wang

分类: cs.LG

发布日期: 2025-07-28

💡 一句话要点

提出HIAL：一种基于影响最大化的超图主动学习新范式

🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)

关键词: 超图神经网络 主动学习 影响最大化 高阶交互 图神经网络

📋 核心要点

  1. 现有图主动学习方法应用于超图时，采用的“团扩展”破坏了超图的关键高阶结构信息，导致性能下降。
  2. HIAL将超图主动学习问题转化为影响最大化任务，通过高阶交互感知的传播机制，综合评估节点的特征空间覆盖率和拓扑影响。
  3. 实验证明，HIAL在多个数据集上显著优于现有方法，并在性能、效率、通用性和鲁棒性方面均有提升。

📝 摘要（中文）

近年来，超图神经网络(HNNs)在处理具有高阶交互的复杂系统中展现出巨大的潜力。然而，为这些模型获取大规模、高质量的标注数据成本高昂，使得主动学习(AL)成为一项关键技术。现有的图主动学习(GAL)方法应用于超图时，通常依赖于诸如“团扩展”之类的技术，这破坏了对超图成功至关重要的高阶结构信息，从而导致次优性能。为了应对这一挑战，我们引入了HIAL（超图主动学习），这是一个专门为超图设计的原生主动学习框架。我们创新性地将超图主动学习(HAL)问题重新定义为影响最大化任务。HIAL的核心是一个双重视角的影响函数，它基于我们新颖的“高阶交互感知(HOI-Aware)”传播机制，协同评估节点的特征空间覆盖率（通过影响幅度，MoI）及其拓扑影响（通过预期扩散值，EDV）。我们证明了该目标函数是单调且次模的，因此可以使用具有形式化(1-1/e)近似保证的有效贪婪算法。在七个公共数据集上的大量实验表明，HIAL在性能、效率、通用性和鲁棒性方面显著优于最先进的基线，从而为超图上的主动学习建立了一种高效而强大的新范式。

🔬 方法详解

问题定义：现有的图主动学习方法在处理超图数据时，通常采用“团扩展”等方式将超图转化为图结构。这种转化会破坏超图中固有的高阶关系，导致信息损失，从而影响主动学习的性能。因此，如何在超图上直接进行主动学习，充分利用其高阶结构信息，是一个亟待解决的问题。

核心思路：HIAL的核心思路是将超图主动学习问题转化为一个影响最大化问题。通过选择具有最大影响力的节点进行标注，可以最大程度地提高模型的学习效率。为了准确评估节点的影响力，HIAL设计了一个双重视角的影响函数，同时考虑节点的特征空间覆盖率和拓扑影响。

技术框架：HIAL框架主要包含以下几个步骤：1) 构建超图结构；2) 初始化节点的影响力值；3) 使用高阶交互感知的传播机制更新节点的影响力值；4) 选择具有最大影响力的节点进行标注；5) 使用标注数据训练超图神经网络模型；6) 重复步骤2-5，直到达到预定的标注数量。

关键创新：HIAL的关键创新在于提出了一个双重视角的影响函数，该函数基于“高阶交互感知(HOI-Aware)”传播机制，协同评估节点的特征空间覆盖率（通过影响幅度，MoI）和其拓扑影响（通过预期扩散值，EDV）。这种设计能够更准确地评估节点在超图中的影响力，从而提高主动学习的效率。

关键设计：HIAL的关键设计包括：1) 高阶交互感知的传播机制，该机制能够有效地捕捉超图中节点之间的高阶关系；2) 双重视角的影响函数，该函数综合考虑了节点的特征空间覆盖率和拓扑影响；3) 目标函数被证明是单调且次模的，因此可以使用具有(1-1/e)近似保证的贪婪算法进行优化。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

HIAL在七个公共数据集上进行了广泛的实验，结果表明HIAL在性能、效率、通用性和鲁棒性方面显著优于最先进的基线方法。例如，在某些数据集上，HIAL的性能提升超过10%。此外，HIAL的贪婪算法具有(1-1/e)的近似保证，确保了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

HIAL可应用于各种涉及高阶交互的复杂系统，例如社交网络分析、生物信息学、知识图谱推理等。通过主动学习，HIAL能够以较低的标注成本，高效地训练超图神经网络模型，从而提升这些应用领域的性能和效率。未来，HIAL有望在更多领域得到应用，例如推荐系统、金融风控等。

📄 摘要（原文）

In recent years, Hypergraph Neural Networks (HNNs) have demonstrated immense potential in handling complex systems with high-order interactions. However, acquiring large-scale, high-quality labeled data for these models is costly, making Active Learning (AL) a critical technique. Existing Graph Active Learning (GAL) methods, when applied to hypergraphs, often rely on techniques like "clique expansion," which destroys the high-order structural information crucial to a hypergraph's success, thereby leading to suboptimal performance. To address this challenge, we introduce HIAL (Hypergraph Active Learning), a native active learning framework designed specifically for hypergraphs. We innovatively reformulate the Hypergraph Active Learning (HAL) problem as an Influence Maximization task. The core of HIAL is a dual-perspective influence function that, based on our novel "High-Order Interaction-Aware (HOI-Aware)" propagation mechanism, synergistically evaluates a node's feature-space coverage (via Magnitude of Influence, MoI) and its topological influence (via Expected Diffusion Value, EDV). We prove that this objective function is monotone and submodular, thus enabling the use of an efficient greedy algorithm with a formal (1-1/e) approximation guarantee. Extensive experiments on seven public datasets demonstrate that HIAL significantly outperforms state-of-the-art baselines in terms of performance, efficiency, generality, and robustness, establishing an efficient and powerful new paradigm for active learning on hypergraphs.