Oct, 2023

可证实的鲁棒图对比学习

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TL;DR在本文中，我们开发了第一个能够确定性地提高图对比学习（Graph Contrastive Learning，GCL）鲁棒性的框架。我们提出了一个统一的评估和认证 GCL 鲁棒性的标准，并引入了一种新的技术 RES（Randomized Edgedrop Smoothing）来确保任何 GCL 模型的鲁棒性，并能够在下游任务中被可靠地保持。此外，我们还提出了一种有效的培训方法来提高 GCL 的鲁棒性。在真实世界的数据集上进行的大量实验证明了我们提出的方法在提供有效的可证鲁棒性和提高任何 GCL 模型的鲁棒性方面的有效性。RES 的源代码可在此 https URL 获得。
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发现论文，激发创造
  • 图形对比学习方法的对抗鲁棒性

    通过对图结构的适应性敌对攻击评估节点和图分类任务，本研究介绍了一个全面的 GCL 模型鲁棒性评估协议，旨在探索 GCL 方法的鲁棒性，并为潜在的未来研究方向开辟新途径。

    Nov, 2023

  • 图卷积网络的可认证鲁棒性和鲁棒训练

    本文提出了第一种证明（非）稳健性的图卷积网络方法，该方法能够在考虑特定攻击模型的情况下，保证节点属性的 L0 - 范围内的扰动。最后，我们还提出了一种鲁棒的半监督训练过程，通过实验证明我们的方法证明了图神经网络的鲁棒性，对预测精度的影响最小。

    Jun, 2019

  • CSGCL: 社区强度增强的图对比学习

    为了解决 GCL 方法中的 community semantics 问题，我们提出了一种称为 CSGCL 的 algorithmic framework，并使用两种新的图扩充方法和动态的 'Team-up' 对比学习策略，传播 community strength，实现了对图表示的有效性和通用性的验证。

    May, 2023

  • 通过敌对性图增强改进图对比学习

    本文提出了一种基于对抗性图增强策略的自监督学习框架 adversarial-GCL，解决了传统图对比学习方法捕获冗余图特征的问题，实验证明该方法在无监督、迁移和半监督学习任务中均可达到较好的性能。

    Jun, 2021

  • 图形对比学习的实证研究

    本文提出了一种利用 Graph Contrastive Learning 无人工标注学习图形表示的新范式，并通过对一系列基准任务和各种领域的数据集进行广泛、可控的实验，研究不同的 GCL 组件之间的相互作用，得出了一套有效 GCL 的一般特性与实现技巧。

    Sep, 2021

  • 相似性保持的对抗图对比学习

    本文提出了一种相似性保持的对抗性图对比学习框架 (SP-AGCL)，以对抗攻击进行鲁棒性研究，对比干净的图与两个性质不同的辅助视图 (即节点相似性保持视图和对抗视图)，并通过实验证实了 SP-AGCL 在多个下游任务中的竞争性能和在多种场景下的有效性。

    Jun, 2023

  • 走向鲁棒图形对比学习

    本文提出了一个新的方法，通过增加对抗性转换和边缘插入的方式来增加学到的表征的对抗鲁棒性，旨在将鲁棒性作为图对比学习中的可行辅助任务。初始实验结果表明该方法具有很好的前景。

    Feb, 2021

  • LightGCL: 简单而有效的图形对比学习用于推荐

    本文提出了一种新的图对比学习范式 LightGCL，基于奇异值分解对图的对比增强进行单一约束结构的调整，在推荐系统领域具有显著的性能优势和鲁棒性。

    Feb, 2023

  • 社区不变的图形对比学习

    图社群在图增强中的关键性优势以及基于图谱变化最大化的社群不变图对拓扑和特征增强的统一约束，提高模型的鲁棒性。

    May, 2024

  • 图神经网络对抗性结构扰动的可靠鲁棒性认证

    本研究针对图形结构数据，基于随机平滑技术，开发出可证明鲁棒性的图神经网络，证明其对于节点和图分类具有结构扰动的认证鲁棒性保证，并在多个 GNN 和多个基准数据集上进行了实证评估。

    Aug, 2020