基于长距离社区挖掘的对比学习方法用于动态异构图表示

《Neurocirugía (English Edition)》：Dynamic heterogeneous graph representation via contrastive learning based on long-range community mining

本文提出自适应社区感知自监督图对比学习框架ACSL，通过Transformer多跳编码器捕捉长程依赖，多视角社区引导学习提取动态社区特征，并设计双对比机制优化语义表示。实验表明，ACSL在动态异构图任务中显著提升模型性能和泛化能力。

　　近年来，随着图结构数据在现实生活中的广泛应用，如社交网络、电子商务平台和金融交易系统，如何有效地建模和表示这些复杂的数据成为了一个重要研究方向。传统的图表示学习方法多依赖于监督学习范式，这需要大量的高质量标注数据。然而，在许多实际应用场景中，获取这些标注数据的成本高昂且效率低下。例如，在化学和材料科学领域，数据的标注通常需要借助密度泛函理论计算，这种计算过程不仅耗时，而且需要大量的计算资源。因此，研究者们开始探索无需依赖人工标注的自监督学习方法，以提高图表示学习的效率和实用性。

自监督图对比学习（Self-Supervised Graph Contrastive Learning, GCL）作为一种新兴的图表示学习方法，凭借其无需标注数据的优势，迅速获得了广泛关注。其核心思想是通过构建正样本和负样本对，并优化对比目标，使模型能够在无监督的情况下学习图数据的嵌入表示。尽管这种方法在静态图数据上取得了显著成果，但在处理动态异构图数据时仍然存在诸多挑战。动态异构图数据具有时间演变和结构复杂性的特点，现有的GCL方法往往无法有效捕捉其中的长距离社区结构，这在一定程度上限制了模型在识别多层级交互和进行更可靠预测方面的表现。

为了应对这一问题，本文提出了一种新的自监督图对比学习框架——自适应社区感知自监督图对比学习（Adaptively Community-aware Self-Supervised Graph Contrastive Learning, ACSL）。该框架旨在挖掘动态异构图中的长距离社区关系，从而提升模型在多种下游任务中的泛化能力和鲁棒性。具体而言，本文在以下几个方面进行了创新：

首先，本文引入了一种基于Transformer架构的多跳编码器，以替代传统的图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）聚合策略。传统GNNs在处理长距离依赖关系时存在局限，容易出现过平滑现象，即节点的嵌入表示在多层传播过程中逐渐失去区分性。而基于Transformer的多跳编码器能够有效捕捉不同节点之间的高阶连接关系，从而生成更准确的长距离嵌入向量。这种改进不仅增强了模型对动态图结构的建模能力，还为后续的社区挖掘提供了更坚实的理论基础。

其次，本文设计了一个多视图引导学习模块，用于动态检测和刻画不同异构视图下的社区演化趋势。通过多视图引导学习，模型能够根据不同的社区结构实时调整训练目标，从而提升对社区变化的适应能力。此外，该模块还通过自适应地引导多个候选分布向最优共识聚类结果收敛，有效缓解了单一分布聚类所带来的不稳定性问题，同时显著增强了最终聚类结果的判别能力。

第三，本文提出了一种双对比机制，结合一致性对比学习和互补性对比学习，以进一步优化模型对长距离社区的表示能力。在一致性对比学习阶段，模型通过最大化潜在表示之间的互信息，捕捉社区内部的共享特征；而在互补性对比学习阶段，模型则通过可学习的训练过程，有选择性地聚合每个社区的语义差异。这种双对比机制不仅有助于模型更全面地理解社区之间的关系，还能够提升其在语义层面的区分能力，从而更好地适应动态异构图数据的复杂性。

最后，本文在十二个真实世界的动态图数据集上进行了广泛的实验，以评估所提出模型的性能。实验结果表明，ACSL在多个下游任务中均表现出色，包括链接预测、节点分类和节点聚类。此外，通过对比不同模块对模型性能的贡献，本文还分析了各个组件在整体框架中的作用，为后续研究提供了理论支持和实践指导。同时，本文还探讨了超参数对模型性能的影响，以及如何确保实验结果的可靠性，为模型的实际应用提供了更全面的视角。

综上所述，本文通过引入基于Transformer的多跳编码器、多视图引导学习模块和双对比机制，构建了一个全新的自监督图对比学习框架，旨在解决动态异构图数据中社区结构建模的不足问题。这一研究不仅拓展了图表示学习的应用边界，也为未来在复杂动态系统中的数据挖掘和智能分析提供了新的思路和方法。