No-Free-Graph: Learning When Multimodal Data Should Be Graphified

📄 arXiv: 2610.02768v1 📥 PDF

作者: Zekai Chen, Kai Hu, YuXin Zeng, Xunkai Li, Xun Wu, Yinlin Zhu, Zhengyu Wu, Xu Wang, Rong-Hua Li

分类: cs.LG

发布日期: 2026-10-02

💡 一句话要点

提出MAG-SCOUT框架以优化多模态图学习中的图构建决策

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

关键词: 多模态图学习 图构建 MAG-SCOUT 关系结构 决策优化 任务特定贡献

📋 核心要点

  1. 现有的多模态图学习方法在图构建和优化方面取得了进展，但缺乏对是否需要引入关系结构的深入探讨。
  2. MAG-SCOUT框架通过评估图结构的预期效用，帮助研究者在图构建前做出更明智的决策。
  3. 在六个多模态数据集和三个下游任务的广泛实验中，MAG-SCOUT显著提高了效率，节省了33.1%的工作量。

📝 摘要（中文）

多模态图学习作为一种有效的表示方法，近年来得到了广泛关注。现有研究主要集中在图的构建和优化上，但很少考虑在特定数据集和任务中是否需要引入额外的关系结构。通过对多种数据集和任务的实证研究，我们发现图构建并不总是有利的，某些情况下引入关系结构可能带来有限甚至负面的效果。为此，我们提出了MAG-SCOUT框架，该框架在生成完整拓扑之前评估引入图结构的潜在效用。MAG-SCOUT通过收集有限的关系证据，分析其任务特定贡献，并估计图构建的预期效用，从而做出构建或跳过的决策。实验表明，MAG-SCOUT能够有效识别何时引入图结构，节省33.1%的任务宏观图工作，同时保留96.7%的正收益质量。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在多模态图学习中，如何判断是否需要引入关系结构的问题。现有方法往往默认进行图构建，缺乏对其必要性的评估，导致资源浪费和性能下降。

核心思路：论文提出MAG-SCOUT框架，通过收集有限的关系证据，分析其对特定任务的贡献，进而评估图构建的预期效用，帮助决策是否构建图。

技术框架：MAG-SCOUT的整体架构包括数据收集模块、关系证据分析模块和决策模块。数据收集模块负责获取相关数据，分析模块评估其贡献，决策模块则基于评估结果做出构建或跳过的决策。

关键创新：MAG-SCOUT的创新之处在于将图构建视为一种选择性决策，而非默认的预处理步骤。这一视角使得研究者能够在不同任务中灵活调整图的构建策略。

关键设计：MAG-SCOUT设计了特定的参数设置和损失函数，以确保在评估图构建效用时能够准确反映任务需求，同时优化了网络结构以提高效率。实验中采用了多种图构建器，以验证框架的通用性和有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在六个多模态数据集的实验中，MAG-SCOUT成功识别出何时引入图结构，节省了33.1%的任务宏观图工作，同时在保持96.7%的正收益质量方面表现优异。这一结果表明MAG-SCOUT在图构建决策中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括社交网络分析、推荐系统和生物信息学等。通过优化图构建决策，MAG-SCOUT能够在多模态数据处理上提高效率，降低计算成本，未来可能推动相关领域的研究进展和应用落地。

📄 摘要（原文）

Multimodal graph learning has recently emerged as an effective paradigm for in corporating inter-entity relationships into multimodal representations. Existing studies have made substantial progress on how to construct and optimize graphs, but rarely consider a more fundamental question: whether additional relational structures should be introduced for a given dataset and task. Through empirical studies across diverse datasets, tasks, and graph constructors, we reveal that graphification is not consistently beneficial: introducing relational structures can provide substantial improvements in some cases, while offering limited or even negative gains. This observation motivates a new perspective that graph construction should be treated as a selective decision based on its expected utility rather than a default preprocessing step. To address this issue, we propose MAG-SCOUT, a pre-construction graph assessment framework that estimates whether introducing graph structures is beneficial before generating the complete topology. MAG-SCOUT collects limited relational evidence, analyzes its potential taskspecific contribution, and estimates the expected utility of graphification together with construction cost to make a build-or-skip decision. Extensive experiments across six multimodal datasets, three downstream tasks, and diverse graph constructors demonstrate that MAG-SCOUT effectively identifies when graph structures should be introduced, saving 33.1% of task-macro graph work while retaining 96.7% of held-out positive-gain mass under the pre-registered floor.