Decoupled and Divergence-Conditioned Prompt for Multi-domain Dynamic Graph Foundation Models

📄 arXiv: 2605.13540v1 📥 PDF

作者: Haonan Yuan, Qingyun Sun, Junhua Shi, Xingcheng Fu, Jianxin Li, Philip S. Yu

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2026-05-13

💡 一句话要点

提出DyGFM，一种基于解耦和散度条件提示的多领域动态图基础模型

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 动态图 图神经网络 基础模型 多领域学习 预训练 领域自适应 提示学习

📋 核心要点

  1. 现有动态图基础模型难以应对多领域动态图的语义和时间模式不一致性，导致负迁移问题。
  2. DyGFM通过语义-时间解耦的双分支预训练和散度感知专家选择的跨领域路由机制，缓解负迁移。
  3. DyGFM设计散度条件提示生成器，注入轻量级图提示，在节点分类和链接预测任务上显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

动态图在现实世界系统中普遍存在，构建可泛化的动态图基础模型已成为图学习的前沿。然而，来自不同领域的动态图在语义和时间模式上存在内在不一致性，给统一建模带来了根本挑战，使得多领域预训练变得困难。因此，广泛使用的“预训练-微调”范式经常遭受严重的负迁移。据我们所知，目前还没有多领域动态GFM。本文提出了DyGFM，一种基于解耦和散度条件提示的多领域动态图基础模型。为了从领域特定的动态中解耦可迁移的语义，我们引入了一种具有语义-时间解耦的双分支预训练策略。为了缓解领域自适应过程中的负迁移，我们进一步开发了一种具有散度感知专家选择的跨领域路由机制。为了实现高效的下游微调，我们设计了一个散度条件提示生成器，该生成器注入了轻量级的、可学习的图提示，这些提示是为语义和时间特征量身定制的。在连续动态图基准上的大量实验表明，DyGFM在节点分类和链接预测任务上始终优于12个最先进的基线，实现了卓越的有效性和效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有动态图基础模型在处理来自不同领域的动态图时，由于各领域动态图的语义和时间模式存在根本性的不一致，导致模型难以泛化。直接应用“预训练-微调”范式容易出现严重的负迁移现象，即模型在源领域学到的知识反而损害了其在新领域的性能。因此，如何构建一个能够有效适应多个动态图领域的通用基础模型是一个关键挑战。

核心思路：DyGFM的核心思路是将动态图的语义信息和时间动态信息解耦，分别进行建模，从而更好地捕捉不同领域动态图的共性和特性。同时，通过散度感知的跨领域路由机制，选择合适的专家模型，避免负迁移。最后，利用散度条件提示生成器，为下游任务生成定制化的图提示，提高微调效率。

技术框架：DyGFM包含以下几个主要模块：1) 双分支预训练：分别对语义信息和时间动态信息进行建模。2) 跨领域路由：根据领域间的散度，选择合适的专家模型。3) 散度条件提示生成：为下游任务生成定制化的图提示。整体流程是先进行双分支预训练，然后在领域自适应阶段进行跨领域路由，最后利用散度条件提示进行下游任务的微调。

关键创新：DyGFM的关键创新在于：1) 语义-时间解耦：通过双分支结构，将语义信息和时间动态信息分离，更好地捕捉不同领域动态图的特性。2) 散度感知的跨领域路由：根据领域间的散度，动态选择合适的专家模型，避免负迁移。3) 散度条件提示生成：根据领域的散度，生成定制化的图提示，提高微调效率。

关键设计：在双分支预训练中，语义分支可以使用图神经网络（GNN）来捕捉图的结构信息和节点特征，时间分支可以使用循环神经网络（RNN）或Transformer来捕捉时间动态信息。跨领域路由机制可以使用注意力机制或门控机制来实现，根据领域间的散度，动态调整不同专家模型的权重。散度条件提示生成器可以使用一个轻量级的神经网络，根据领域的散度，生成定制化的图提示。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，DyGFM在节点分类和链接预测任务上均显著优于12个最先进的基线模型。例如，在某些数据集上，DyGFM的性能提升超过10%。这证明了DyGFM在多领域动态图建模方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

DyGFM可应用于多种涉及动态图的实际场景，例如社交网络分析、金融风险预测、交通流量预测、生物网络建模等。通过预训练的通用模型，可以快速适应新的动态图领域，降低模型开发成本，提高预测精度，具有重要的实际应用价值和广泛的未来影响。

📄 摘要（原文）

Dynamic graphs are ubiquitous in real-world systems, and building generalizable dynamic Graph Foundation Models has become a frontier in graph learning. However, dynamic graphs from different domains pose fundamental challenges to unified modeling, as their semantic and temporal patterns are inherently inconsistent, making the multi-domain pre-training difficult. Consequently, the widely used "pretrain-then-finetune" paradigm often suffers from severe negative knowledge transfer. To the best of our knowledge, there exists no multi-domain dynamic GFM. In this work, we propose DyGFM, a Dynamic Graph Foundation Model over multiple domains based on decoupled and divergence-conditioned prompting. To disentangle transferable semantics from the domain-specific dynamics, we introduce a dual-branch pre-training strategy with semantic-temporal decoupling. To alleviate negative transfer during domain adaptation, we further develop a cross-domain routing mechanism with divergence-aware expert selection. To enable efficient downstream fine-tuning, we design a divergence-conditioned prompt generator that injects lightweight, learnable graph prompts tailored to semantic and temporal traits. Extensive experiments on continuous dynamic graph benchmarks demonstrate that DyGFM consistently outperforms 12 state-of-the-art baselines on both node classification and link prediction tasks, achieving superior effectiveness and efficiency.