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

描述
图自监督学习是图神经网络领域的重要研究方向，旨在不依赖人工标注的情况下，利用图数据自身的结构信息来学习有效的节点/图表示。与需要大量标注数据的监督学习不同，自监督学习通过设计预训练任务（pretext tasks）从无标注数据中提取监督信号，显著提升模型的泛化能力。

核心思想
通过设计合理的辅助任务，让模型学习图数据的内在规律和结构特征，从而获得高质量的表示向量，这些表示可以用于下游任务（如节点分类、链接预测等）。

方法分类与详解

1. 基于对比学习的方法
核心思想：通过构造正负样本对，让模型学会区分相似和不相似的实例。

典型实现步骤：

1. 数据增强：对原图施加扰动生成多个视图

   • 节点特征掩码：随机掩盖部分节点的特征向量
   • 边扰动：随机添加或删除边
   • 子图采样：从原图中随机抽取连通子图

2. 正负样本构造：

   • 正样本：同一节点在不同增强视图中的表示
   • 负样本：不同节点在增强视图中的表示

3. 对比损失函数（以InfoNCE为例）：

   L = -log[exp(sim(z_i, z_j)/τ) / Σ_{k=1}^N exp(sim(z_i, z_k)/τ)]
   

   其中z_i, z_j是正样本对，z_k是负样本，τ是温度系数，sim是相似度函数

代表模型：GRACE、DGI

2. 基于生成式的方法
核心思想：通过重建图数据的某些部分来学习表示。

典型实现方式：

1. 图自编码器（Graph Autoencoder）：

   • 编码器：将节点映射为低维表示
   • 解码器：从表示重建图结构（如邻接矩阵）
   • 损失函数：衡量重建误差

2. 掩码特征重建：

   • 随机掩码节点特征的一部分
   • 让模型预测被掩码的特征值
   • 类似于BERT中的掩码语言模型任务

3. 基于预测任务的方法
核心思想：设计可自我监督的预测任务。

典型任务设计：

1. 上下文预测：预测节点与其上下文节点之间的关系
2. 图属性预测：预测图的全局属性（如密度、直径）
3. 节点属性预测：基于邻居信息预测目标节点的属性

技术优势

1. 减少对标注数据的依赖
2. 学习到的表示具有更好的泛化能力
3. 可以结合下游任务进行微调

应用场景

• 小样本学习场景
• 图数据预训练
• 跨领域迁移学习

通过以上方法的组合和创新，图自监督学习为解决实际应用中标注数据稀缺的问题提供了有效途径。