GLPACO：一种基于全局与局部视角的自适应协作优化方法，用于图对比学习

《Expert Systems with Applications》：GLPACO: Global and local perspective adaptive collaborative optimisation for graph contrastive learning

图结构对比学习框架GLPACO通过多通道子图扰动、双视角表示学习及自适应损失校准，统一了全局与局部结构信息，在六个基准数据集上显著优于基线方法，尤其在Amazon-Photo上表现突出。

　　
图结构数据在社交网络、生物系统、推荐引擎等领域的应用日益广泛，但其表示学习仍面临显著挑战。传统图对比学习（GCL）方法往往局限于局部交互捕捉或全局结构建模的单一视角，导致信息融合不充分。针对这一瓶颈，研究团队提出全球与局部视角自适应协同优化（GLPACO）框架，通过整合多通道子图扰动、双视角特征编码与动态损失平衡机制，构建端到端的图对比学习范式。该框架在六大数据集上的实验表明，其生成的语义丰富节点嵌入能够有效捕捉从微观节点交互到宏观拓扑特征的完整信息层次。

研究背景指出，复杂系统普遍呈现网络化特征，网络拓扑分析已成为理解系统本质的重要途径。当前GNN方法主要依赖监督或半监督范式，存在标注数据依赖性强、模型泛化能力不足等问题。自监督学习通过挖掘数据内在结构构建监督信号，其中对比学习因其简洁有效而备受关注。然而既有GCL方法存在双重局限：局部视角过度依赖邻居节点关系，难以捕捉跨社区的全局结构；全局视角忽视节点细粒度语义，导致模型鲁棒性不足。

GLPACO的核心创新体现在三个递进式技术突破。首先，构建多通道子图扰动系统，通过随机采样、边随机删除和节点属性掩码三种独立扰动策略，生成互补的图视角。这种设计既保留了局部结构信息（如节点邻域关系），又通过全局拓扑的子图采样同步学习整体模式。其次，开发双通道特征编码器，将不同扰动视角的图数据映射为语义互补的嵌入向量。实验表明，这种三通道架构（原始图+局部扰动图+全局扰动图）能有效消除信息冗余，提升特征区分度。最后，引入动态权重调整机制，根据训练进程自适应平衡局部相似性与全局结构一致性的对比目标。这种在线优化策略使得模型能根据不同图结构的特性自动调整学习重点，在稀疏图中强化局部特征关联，而在密集图中凸显全局拓扑约束。

方法实现层面，系统采用分层处理架构。输入层通过三种扰动策略生成三种图视角，经独立的多通道编码器转换为特征矩阵。中间层设计双阶段特征提取器：初级阶段使用非参数变换分离局部细粒度语义，次级阶段通过自注意力机制聚合全局拓扑特征。这种级联结构既保证了局部特征的精确建模，又实现了全局模式的层次化整合。关键突破在于损失函数的协同优化设计，通过构建可学习的动态权重系数矩阵，将原本独立的局部对比损失和全局对比损失转化为耦合优化问题。这种机制使得模型在训练过程中能根据不同数据子集的分布特性自动调整优化方向，在Cora、Citeseer等经典数据集上展现出强大的泛化能力。

实验评估部分采用六组公开数据集进行验证，涵盖小规模（PubMed）、中等规模（Cora、Citeseer）和大规模（Amazon-Photo）数据。GLPACO在四个数据集上实现绝对提升达0.29%-25.22%，特别是在Amazon-Photo这种高密度异构图上，其性能与多个SOTA方法持平。值得注意的是，该方法在处理非常规图结构（如半有向图、动态时序图）时仍能保持稳定性能，验证了其跨结构适应性。消融实验进一步表明，三通道扰动策略贡献了约40%的性能提升，而动态权重调整机制使模型在训练后期仍能保持收敛稳定性。

应用场景测试显示，GLPACO生成的节点嵌入在零样本分类任务中表现优异。以Amazon-Computers数据集为例，虽然绝对提升幅度较其他数据集略低（约8.5%），但其提出的双视角特征融合策略成功解决了该数据集特有的多标签冲突问题。研究团队特别指出，当图结构密度超过0.6时，传统GCL方法会出现特征退化现象，而GLPACO通过动态权重调整机制，使全局约束强度自动衰减，有效规避了这一问题。

未来工作计划聚焦于三个方向：1）开发增量式学习模块以适应动态图结构；2）探索多模态图数据融合策略；3）优化计算效率以处理超大规模图数据。当前研究已验证该框架在知识图谱嵌入、社交网络用户画像等场景的有效性，下一步将尝试在生物分子相互作用网络、城市交通流预测等实际应用中的落地验证。

该研究的重要启示在于，有效的图表示学习需要兼顾局部与全局、结构化与非结构化特征的协同建模。GLPACO通过分层优化机制和动态权重分配，成功解决了传统方法中"过度局部化"或"全局信息失真"的二元困境。这种平衡艺术在处理现实中的复杂网络（如社交网络中的局部群体互动与宏观趋势演化）时展现出独特优势，为后续图学习研究提供了重要的范式参考。