Graph Topology Information Enhanced Heterogeneous Graph Representation Learning

📄 arXiv: 2604.05732v1 📥 PDF

作者: He Zhao, Zhiwei Zeng, Yongwei Wang, Chunyan Miao

分类: cs.LG, cs.IR

发布日期: 2026-04-07

💡 一句话要点

提出ToGRL框架，通过拓扑学习增强异构图表示，提升下游任务性能

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

关键词: 异构图表示学习 图结构学习 图神经网络 拓扑信息 Prompt Tuning

📋 核心要点

  1. 现有异构图表示学习方法受限于原始图结构的噪声和非优化，影响下游任务性能。
  2. ToGRL框架通过图拓扑学习模块提取任务相关拓扑信息，构建高质量图结构，分离优化过程降低内存消耗。
  3. 实验结果表明，ToGRL在多个真实数据集上显著优于现有方法，提升了异构图表示学习的性能。

📝 摘要（中文）

现实世界的异构图本质上是嘈杂的，并且通常不具备下游任务的最佳图结构，这通常会对图表示学习（GRL）模型在下游任务中的性能产生不利影响。虽然已经提出了图结构学习（GSL）方法来同时学习图结构和下游任务，但现有方法主要针对同构图设计，而异构图的GSL仍未得到充分探索。本文提出了一个新颖的图拓扑学习增强异构图表示学习框架（ToGRL）。ToGRL通过结合任务相关的潜在拓扑信息来学习高质量的图结构和表示，以用于下游任务。具体来说，首先提出了一个新的GSL模块，从原始图结构中提取下游任务相关的拓扑信息，并将其投影到拓扑嵌入中。这些嵌入用于构建具有平滑图信号的新图。这种两阶段的GSL方法将邻接矩阵的优化与节点表示学习分离，从而减少内存消耗。随后，表示学习模块将新图作为输入，以学习用于下游任务的嵌入。ToGRL还利用Prompt Tuning来更好地利用学习到的表示中嵌入的知识，从而增强对下游任务的适应性。在五个真实世界数据集上的大量实验表明，ToGRL的性能明显优于最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有异构图表示学习方法依赖于原始图结构，但现实世界的异构图通常包含噪声，且图结构可能并非针对特定下游任务优化。直接将同构图的图结构学习方法应用于异构图会面临内存消耗问题，并且原始图结构的质量对异构图表示学习模型的影响更为显著。

核心思路：ToGRL的核心思路是通过学习高质量的图结构来增强异构图表示学习。它首先从原始图中提取与下游任务相关的拓扑信息，并利用这些信息构建一个更优的图结构，然后在此基础上进行节点表示学习。通过这种方式，模型能够更好地适应下游任务，并减少噪声的影响。

技术框架：ToGRL框架包含两个主要模块：图结构学习（GSL）模块和表示学习模块。GSL模块首先从原始图中提取拓扑信息，将其投影到拓扑嵌入中，并利用这些嵌入构建新的图结构。然后，表示学习模块将新的图结构作为输入，学习节点表示。此外，ToGRL还采用了Prompt Tuning技术，以更好地利用学习到的节点表示。

关键创新：ToGRL的关键创新在于其图结构学习模块，该模块能够从原始图中提取任务相关的拓扑信息，并将其用于构建更优的图结构。与直接在原始图上进行表示学习的方法相比，ToGRL能够更好地适应下游任务，并减少噪声的影响。此外，两阶段的GSL方法将邻接矩阵的优化与节点表示学习分离，从而减少内存消耗。

关键设计：GSL模块使用了一种新的拓扑信息提取方法，该方法能够有效地捕捉与下游任务相关的图结构特征。具体实现细节未知，但摘要中提到会将提取的拓扑信息投影到拓扑嵌入中，并利用这些嵌入构建新的图结构。表示学习模块的具体网络结构未知，但它以新的图结构作为输入，学习节点表示。Prompt Tuning的具体实现细节也未知，但它被用于更好地利用学习到的节点表示。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ToGRL在五个真实世界数据集上进行了广泛的实验，结果表明其性能显著优于现有最先进的方法。具体的性能提升幅度未知，但摘要强调了“large margin”，表明ToGRL在异构图表示学习方面取得了显著的进展。

🎯 应用场景

ToGRL框架可应用于各种需要处理异构图数据的场景，例如社交网络分析、知识图谱推理、推荐系统、生物信息学等。通过学习高质量的图结构和节点表示，ToGRL能够提升这些应用在节点分类、链接预测等任务上的性能，从而带来更准确、更高效的决策支持。

📄 摘要（原文）

Real-world heterogeneous graphs are inherently noisy and usually not in the optimal graph structures for downstream tasks, which often adversely affects the performance of GRL models in downstream tasks. Although Graph Structure Learning (GSL) methods have been proposed to learn graph structures and downstream tasks simultaneously, existing methods are predominantly designed for homogeneous graphs, while GSL for heterogeneous graphs remains largely unexplored. Two challenges arise in this context. Firstly, the quality of the input graph structure has a more profound impact on GNN-based heterogeneous GRL models compared to their homogeneous counterparts. Secondly, most existing homogenous GRL models encounter memory consumption issues when applied directly to heterogeneous graphs. In this paper, we propose a novel Graph Topology learning Enhanced Heterogeneous Graph Representation Learning framework (ToGRL).ToGRL learns high-quality graph structures and representations for downstream tasks by incorporating task-relevant latent topology information. Specifically, a novel GSL module is first proposed to extract downstream task-related topology information from a raw graph structure and project it into topology embeddings. These embeddings are utilized to construct a new graph with smooth graph signals. This two-stage approach to GSL separates the optimization of the adjacency matrix from node representation learning to reduce memory consumption. Following this, a representation learning module takes the new graph as input to learn embeddings for downstream tasks. ToGRL also leverages prompt tuning to better utilize the knowledge embedded in learned representations, thus enhancing adaptability to downstream tasks. Extensive experiments on five real-world datasets show that our ToGRL outperforms state-of-the-art methods by a large margin.