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可学习的元路径引导对抗性对比学习用于异构图
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种图对比学习方法，如SimGRACE、RoSA、Seq-HGNN、MUSE、GACN、M2HGCL、HGAttack、GPS和ACGCL。这些方法通过不同技术提升了图表示学习的鲁棒性和性能，尤其在节点分类和聚类任务中表现优越。实验结果显示，这些新框架在多个基准数据集上超越了现有模型。
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关键要点
- SimGRACE是一种简单的图对比学习框架，不需要数据增强，利用编码器扰动提高鲁棒性。
- RoSA方法利用非对齐的增强视图进行节点级表示学习，并通过对手训练增强模型的鲁棒性。
- Seq-HGNN使用序列节点表示学习机制，聚合异构图的节点表示，信息检索性能优于现有模型。
- MUSE通过多视角对比学习模型捕获节点及其邻域信息，实验证明在节点分类和聚类任务上有效。
- GACN引入生成对抗网络，生成高质量的增强视图，优于多种基准方法。
- M2HGCL通过多尺度元路径集成和正采样策略，解决对比学习中的困难负样本问题，表现优越。
- HGAttack是针对异构图的灰盒逃避攻击方法，提高了攻击的可转移性和降低了内存成本。
- GPS方法结合强增强视图和弱增强视图，提升图分类和迁移学习任务的性能。
- ACGCL框架通过对抗课程训练促进渐进学习，显著超过多项基准模型。
- GC-HGNN在节点分类和链接预测任务中表现优越，超越最新的对比和生成基线模型。
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延伸问答
SimGRACE框架的主要特点是什么？
SimGRACE是一种不需要数据增强的图对比学习框架，通过编码器扰动提高鲁棒性。
RoSA方法如何增强模型的鲁棒性？
RoSA利用非对齐的增强视图进行节点级表示学习，并通过对手训练增加采样多样性。
MUSE模型在节点分类和聚类任务中的表现如何？
MUSE通过多视角对比学习有效捕获节点及其邻域信息，在多个基准数据集上表现优越。
GACN模型的创新之处是什么？
GACN引入生成对抗网络，生成高质量的增强视图，优于多种基准方法。
M2HGCL模型如何解决对比学习中的困难负样本问题？
M2HGCL通过多尺度元路径集成和特定的正采样策略来纠正困难负样本采样问题。
HGAttack方法的主要优势是什么？
HGAttack提高了攻击的可转移性并降低了内存成本，是针对异构图的灰盒逃避攻击方法。
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