跨层级图对比学习在社区价值预测中的创新应用与机制探索

本文提出跨层级社区对比学习（CCCL）模型，针对社交电商中的社区价值预测（CVP）任务，通过融合节点级与社区级图结构（采用边丢弃和图粗化技术），利用交叉视图对比损失捕获互信息，有效解决子图级回归问题。实验表明CCCL在无监督设定下优于端到端及自监督基线，并具备抗边扰动鲁棒性，为GCL（Graph Contrastive Learning）在子图级任务的应用提供新范式。

　　

Highlight

本研究首次将图对比学习（GCL）框架应用于社区价值预测（CVP）问题，提出跨层级对比范式CCCL，通过协同优化节点视图与社区视图的表示一致性，突破传统GNN在子图级任务中的局限性。

Problem Statement

CVP任务旨在预测给定社区的未来总商业价值。给定社交网络图G、特征矩阵X∈R^n×d及社区集合C={C₁,?,C_M]，需训练GNN编码器f_θ以最小化预测值y∈R^M与真实值的Frobenius范数差距。

Related Work

传统客户终身价值预测（CLVP）依赖用户特征与ID嵌入，而CVP需处理社区内复杂交互（如意见领袖影响）。现有方法MSC虽采用池化层聚合信息，但受限于监督学习范式与标签稀疏性，且对网络噪声敏感。

Proposed Method

CCCL通过边丢弃（Edge Dropping）和图粗化（Graph Coarsening）生成节点级与社区级双视图，采用支持边属性的GNN编码器提取特征，并通过交叉视图对比损失最大化层级间互信息。算法框架见图2（略），核心伪代码见算法1（略）。

Datasets

在公开社交电商数据集Beidian和在线评论网络Epinions上验证性能。Beidian包含预定义社区与用户购买标签，Epinions则需构建社区结构与价值标签。

Conclusions

CCCL通过跨层级对比学习有效捕获社区与节点间的互信息，为解决CVP任务提供无监督且鲁棒的解决方案，为社交电商中的子图级预测任务开辟了新方向。