节点分类的低秩图对比学习

Feb, 2024

Low-Rank Graph Contrastive Learning for Node Classification

Yancheng Wang, Yingzhen Yang

TL;DR我们提出了一种新颖而稳健的图神经网络编码器，低秩图对比学习（LR-GCL），并通过低秩正则化方法进行原型对比学习训练，然后使用 LR-GCL 生成的特征进行线性传导分类算法来对图中的未标记节点进行分类。我们的方法受到图数据和标签的低频属性以及我们对传导学习的尖锐一般化界限的理论动机，是在图对比学习中低秩学习优势在理论上得到证明的第一批理论结果之一。广泛的公共基准实验表明了 LR-GCL 的卓越性能和所学节点表示的鲁棒性。

Abstract

graph neural networks (gnns) have been widely used to learn node representations and with outstanding performance on various tasks such as node classification. However, noise, which inevitably exists in real-worl

graph neural networks gnns node representations low-rank graph contrastive learning transductive node classification

发现论文，激发创造

基于局部结构的图形对比表示学习

我们提出了一种局部结构感知的图对比学习方法 (LS-GCL)，用于从多个视角建模节点的结构信息，并且通过多层对比损失函数来优化模型，实验结果表明我们的方法在节点分类和链接预测任务上均优于最先进的图表示学习方法。

Aug, 2023

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

图形对比学习与生成对抗网络

通过引入生成对抗网络（GAN）以学习图的视图分布，GACN 是一个新颖的生成对抗性对比学习网络，用于图表示学习。经过大量实验证实 GACN 能够为 GCL 生成高质量的增强视图，并且优于十二种最先进的基准方法。值得注意的是，我们提出的 GACN 出乎意料地发现数据增强中生成的视图最终符合在线网络中著名的优先连接规则。

Aug, 2023

基于邻域排序的图像软对比学习

本文提出了一种新的图形无监督学习方法，名为 Graph Soft-Contrastive Learning (GSCL)，它能够通过邻域排序进行自我监督学习，而无需依赖于二元对比设置，并且还提出了 GSCL 所需的成对和列表式门控排名 infoNCE 损失函数，以保留邻域中的相对排序关系。

Sep, 2022

TopoGCL: 拓扑图对比学习

图对比学习在图神经网络的强大优势下充分利用丰富的无标签信息来学习图的特征表示，然而现有的方法忽视了高阶图子结构的重要潜在信息，本研究通过引入拓扑不变性和扩展持久性的概念来解决这个限制，提出了一种新的对比学习模式并引入了扩展持久性景观，实验结果表明 TopoGCL 模型在无监督图分类中取得了显著的性能提升。

Jun, 2024

GraphCL: 对图形表示的对比自监督学习

本文提出了一种名为 Graph Contrastive Learning（GraphCL）的一般框架，以自我监督的方式学习节点表示，通过最大化同一节点的本地子图的内在特征和连接结构的两个随机扰动版本的表示之间的相似性来学习节点嵌入，并使用对比学习损失来最大化它们之间的一致性，证明我们的方法在节点分类基准测试中显着优于无监督学习的现有技术。

Jul, 2020

我们是否真的需要用于图表示的对比学习？

对比学习在图学习领域吸引了大量研究兴趣，现有的图对比学习方法需要大规模和多样化的负样本来确保嵌入的质量，但这样会引入虚假的负样本，同时增加了计算负担和时间复杂度，为解决这些问题，提出了一种简单而有效的模型 GraphRank，通过引入基于排名的学习来测量相似度得分，成功地缓解了虚假负样本问题，并将时间复杂度从 O (N^2) 降低到 O (N)，并在多个图任务上展开了广泛实验，证明 GraphRank 在各种任务中表现优异。

Oct, 2023

重新思考和扩大图形对比学习：一种具有群体歧视能力的极其高效的方法

提出了一种新的基于 Group Discrimination 的方法 Graph Group Discrimination (GGD)，以简单的二元交叉熵损失代替相似性计算直接区分两组节点样本，相比于 GCL 方法，GGD 具有更高的计算效率和更少的训练轮数，并在八个数据集上表现优于现有的自监督方法。

Jun, 2022

分层拓扑同构专业嵌入的图形对比学习

通过引入知识蒸馏，我们提出了一种新颖的层次化拓扑同构专家嵌入图对比学习方法，用于增强 GCL 模型学习层次化拓扑同构专业知识，包括图层和子图层。与传统的 GCL 方法相比，我们的方法在贝叶斯分类错误上获得更紧的上界，并在真实世界基准测试中表现出了超越候选 GCL 方法的性能优势。

Dec, 2023

无监督图对比学习中的结构和语义全局知识获取

本文提出了一种基于结构和语义对比学习算法框架的简单神经网络 - S^3-CL，用于在无监督情况下学习表达具有全局结构和语义的节点特征，通过实验表明与现有的基于 GNN 的无监督 GCL 方法相比，S^3-CL 在不同的下游任务上可以获得优异的表现。

Feb, 2022