NHCL:一种基于原生结构增强的超图对比学习

来源：计算机技术与发展杂志2024年第09期北京时间：

作者：刘宇;*;侯阿龙;方舒言;高峰;张晓龙;

摘要：基于自监督学习的超图对比学习已被广泛研究,然而,当前超图对比学习大多采用传统图表示学习中的数据增强方法,较少考虑超图的原生结构,并没有充分利用超图中的高阶关系。 为了解决这一局限性,提出了一系列基于超图原生结构的数据增强操作,即针对超图中的超边和节点进行扰动。 通过对超边之间的包含、组合及相交等关系和节点之间交互关系的研究,提出了一系列面向超边和节点的基本扰动操作,并在此基础上对面向超边和节点之间的基本操作进行了组合,帮助模型进行学习。 通过使用基本数据增强操作及其组合,生成用于超图对比学习模型进行学习的正负样本对,使用超图神经网络学习其表征信息并进行编码,通过损失函数指导模型训练,从而帮助模型学习到超图中的高阶关系。 为了验证该方法的有效性,对 Cora-CA、PubMed 和 ModelNet40 等12 个常用的超图基准数据集进行了节点分类实验。 实验结果表明,相比于现有两个超图自监督方法 Self 和 Con、超图对比学习方法 HyperGCL 和 TriCL,该方法在节点分类准确率上提升了 2% ~ 7% 。

关键词：超图对比学习;数据增强;超图原生结构;超图神经网络;自监督学习