图神经网络（GNN）中的图自监督学习（Graph Self-Supervised Learning）方法详解
字数 1688 2025-11-09 06:36:18

图神经网络（GNN）中的图自监督学习（Graph Self-Supervised Learning）方法详解

1. 问题背景与定义

图自监督学习（Graph SSL）是一种无需人工标注标签的图表示学习方法，其核心思想是通过设计辅助任务（pretext tasks）从图数据本身挖掘监督信号，学习节点、子图或全图的低维向量表示。这些表示可用于下游任务（如节点分类、链接预测等）。图SSL解决了图数据标注成本高的问题，成为图神经网络领域的重要研究方向。

2. 图SSL的核心思想

  • 核心问题：如何在不依赖外部标签的情况下，让GNN学习到有意义的图结构表示？
  • 基本思路：利用图自身的结构特性（如节点连通性、邻居关系）或属性信息构造伪标签，通过预测这些伪标签来驱动模型学习。例如，如果两个节点在图上游走时接近，它们的表示应该相似。

3. 图SSL的典型方法分类

图SSL方法可分为两类：对比学习 和 生成式学习。

3.1 对比学习（Contrastive Learning）

  • 目标：通过区分正样本对（相似实例）和负样本对（不相似实例）来学习表示。
  • 关键步骤：
    1. 数据增强：对原图进行变换（如节点掩码、边扰动），生成多个视图。
    2. 正负样本对构造：
      • 正样本：同一节点在不同视图中的表示。
      • 负样本：不同节点的表示。
    3. 损失函数：常用InfoNCE损失，拉近正样本对的距离，推远负样本对的距离。
  • 典型模型：DGI（Deep Graph Infomax）、GRACE。
  • 示例（DGI）：
    • 步骤1：用GNN编码原图生成节点表示 \(h_i\)。
    • 步骤2：对原图进行腐蚀（如随机扰动边）生成负图，编码得到 \(h_i'\)。
    • 步骤3：定义全局图表示 \(s = \sigma(\frac{1}{N}\sum_i h_i)\)（读出的函数）。
    • 步骤4：损失函数最大化原图节点表示与全局图表示的互信息：

\[ \mathcal{L} = -\frac{1}{N} \sum_{i=1}^N \left[ \log \sigma(h_i^T s) + \log (1 - \sigma(h_i'^T s)) \right] \]

3.2 生成式学习（Generative Learning）

  • 目标：通过重建图数据本身的某些部分（如节点属性或边结构）来学习表示。
  • 典型任务：
    • 属性掩码：随机掩码节点属性，让GNN预测被掩码的属性。
    • 边重建：掩码部分边，让模型预测边是否存在。
  • 示例（属性掩码）：
    1. 随机选择部分节点，将其特征向量置为零或随机向量。
    2. 用GNN编码全图，得到每个节点的表示 \(h_i\)。
    3. 通过解码器（如MLP）从 \(h_i\) 预测被掩码的特征：\(\hat{x}_i = \text{MLP}(h_i)\)。
    4. 损失函数为掩码特征的MSE损失：\(\mathcal{L} = \frac{1}{|\mathcal{M}|} \sum_{i \in \mathcal{M}} \| x_i - \hat{x}_i \|^2\)，其中 \(\mathcal{M}\) 为掩码节点集合。

4. 图SSL的通用训练流程

  1. 输入：图 \(G = (V, E, X)\)（节点集 \(V\)、边集 \(E\)、特征矩阵 \(X\)）。
  2. 预训练：
    • 选择SSL方法（对比或生成式）。
    • 构造辅助任务，用无标签数据训练GNN编码器。
  3. 下游任务微调（可选）：
    • 将预训练编码器用于节点分类等任务，可冻结编码器或联合微调。

5. 图SSL的优势与挑战

  • 优势：
    • 减少对标注数据的依赖。
    • 学到的表示可迁移到多个下游任务。
  • 挑战：
    • 辅助任务的设计需与下游任务相关。
    • 对比学习中负样本的选择可能影响性能。

6. 总结

图自监督学习通过挖掘图内在结构作为监督信号，扩展了GNN在无标注场景下的应用。核心方法包括对比学习（强调样本间区分）和生成式学习（强调数据重建），两者均需巧妙设计辅助任务以捕捉图语义信息。

图神经网络（GNN）中的图自监督学习（Graph Self-Supervised Learning）方法详解 1. 问题背景与定义 图自监督学习（Graph SSL）是一种无需人工标注标签的图表示学习方法，其核心思想是通过设计辅助任务（pretext tasks）从图数据本身挖掘监督信号，学习节点、子图或全图的低维向量表示。这些表示可用于下游任务（如节点分类、链接预测等）。图SSL解决了图数据标注成本高的问题，成为图神经网络领域的重要研究方向。 2. 图SSL的核心思想 核心问题 ：如何在不依赖外部标签的情况下，让GNN学习到有意义的图结构表示？ 基本思路 ：利用图自身的结构特性（如节点连通性、邻居关系）或属性信息构造伪标签，通过预测这些伪标签来驱动模型学习。例如，如果两个节点在图上游走时接近，它们的表示应该相似。 3. 图SSL的典型方法分类 图SSL方法可分为两类： 对比学习 和 生成式学习 。 3.1 对比学习（Contrastive Learning） 目标 ：通过区分正样本对（相似实例）和负样本对（不相似实例）来学习表示。 关键步骤 ： 数据增强 ：对原图进行变换（如节点掩码、边扰动），生成多个视图。 正负样本对构造 ： 正样本：同一节点在不同视图中的表示。 负样本：不同节点的表示。 损失函数 ：常用InfoNCE损失，拉近正样本对的距离，推远负样本对的距离。 典型模型 ：DGI（Deep Graph Infomax）、GRACE。 示例（DGI） ： 步骤1：用GNN编码原图生成节点表示 \( h_ i \)。 步骤2：对原图进行腐蚀（如随机扰动边）生成负图，编码得到 \( h_ i' \)。 步骤3：定义全局图表示 \( s = \sigma(\frac{1}{N}\sum_ i h_ i) \)（读出的函数）。 步骤4：损失函数最大化原图节点表示与全局图表示的互信息： \[ \mathcal{L} = -\frac{1}{N} \sum_ {i=1}^N \left[ \log \sigma(h_ i^T s) + \log (1 - \sigma(h_ i'^T s)) \right ] \] 3.2 生成式学习（Generative Learning） 目标 ：通过重建图数据本身的某些部分（如节点属性或边结构）来学习表示。 典型任务 ： 属性掩码 ：随机掩码节点属性，让GNN预测被掩码的属性。 边重建 ：掩码部分边，让模型预测边是否存在。 示例（属性掩码） ： 随机选择部分节点，将其特征向量置为零或随机向量。 用GNN编码全图，得到每个节点的表示 \( h_ i \)。 通过解码器（如MLP）从 \( h_ i \) 预测被掩码的特征：\( \hat{x}_ i = \text{MLP}(h_ i) \)。 损失函数为掩码特征的MSE损失：\( \mathcal{L} = \frac{1}{|\mathcal{M}|} \sum_ {i \in \mathcal{M}} \| x_ i - \hat{x}_ i \|^2 \)，其中 \( \mathcal{M} \) 为掩码节点集合。 4. 图SSL的通用训练流程 输入 ：图 \( G = (V, E, X) \)（节点集 \( V \)、边集 \( E \)、特征矩阵 \( X \)）。 预训练 ： 选择SSL方法（对比或生成式）。 构造辅助任务，用无标签数据训练GNN编码器。 下游任务微调 （可选）： 将预训练编码器用于节点分类等任务，可冻结编码器或联合微调。 5. 图SSL的优势与挑战 优势 ： 减少对标注数据的依赖。 学到的表示可迁移到多个下游任务。 挑战 ： 辅助任务的设计需与下游任务相关。 对比学习中负样本的选择可能影响性能。 6. 总结 图自监督学习通过挖掘图内在结构作为监督信号，扩展了GNN在无标注场景下的应用。核心方法包括对比学习（强调样本间区分）和生成式学习（强调数据重建），两者均需巧妙设计辅助任务以捕捉图语义信息。