图表分类具有生物信息学，社会科学，自动假新闻检测，Web文档分类等中的应用程序。在许多实践方案中，包括网络级应用程序，其中标签稀缺或难以获得，无人监督的学习是一种自然范式，但它交易表现。最近，对比学习（CL）使得无监督的计算机视觉模型能够竞争对抗监督。分析Visual CL框架的理论和实证工作发现，利用大型数据集和域名感知增强对于框架成功至关重要。有趣的是，图表CL框架通常会在使用较小数据的顺序的同时报告高性能，并且使用可能损坏图形的底层属性的域名增强（例如，节点或边缘丢弃，功能捕获）。通过这些差异的激励，我们寻求确定：（i）为什么现有的图形Cl框架尽管增加了增强和有限的数据; （ii）是否遵守Visual CL原理可以提高图形分类任务的性能。通过广泛的分析，我们识别图形数据增强和评估协议的缺陷实践，这些协议通常用于图形CL文献中，并提出了未来的研究和应用的改进的实践和理智检查。我们表明，在小型基准数据集上，图形神经网络的归纳偏差可以显着补偿现有框架的局限性。在采用相对较大的图形分类任务的研究中，我们发现常用的域名忽视增强的表现不佳，同时遵守Visual Cl中的原则可以显着提高性能。例如，在基于图形的文档分类中，可以用于更好的Web搜索，我们显示任务相关的增强提高了20％的准确性。

对自我监督学习（SSL）的最新分析发现，以下以数据为中心的属性对于学习良好表示至关重要：对任务 - 无关紧要的语义的不变性，在某些潜在空间中的类别可分离性以及从增强样品中可恢复标签的类别。但是，鉴于它们的离散，非欧成功的性质，图形数据集和图SSL方法不太可能满足这些属性。这提出了一个问题：如何绘制SSL方法（例如对比度学习（CL））如何工作？为了系统地探究这个问题，我们在使用通用图扩展（GGAS）时对CL进行概括分析，重点是以数据为中心的属性。我们的分析对GGA的局限性以及与任务相关的增强的必要性产生了正式见解。正如我们经验表明的那样，GGA不会在共同基准数据集上引起与任务相关的不变性，这只会导致对天真的，未经训练的基线的边际收益。我们的理论激发了合成数据生成过程，该过程能够控制与任务相关的信息并拥有预定义的最佳增强。这种灵活的基准测试有助于我们确定高级增强技术（例如自动化方法）中未认可的限制。总体而言，我们的工作在经验和理论上都严格地对以数据为中心的属性对图形SSL的增强策略和学习范式的影响进行了严格的背景。

Generalizable, transferrable, and robust representation learning on graph-structured data remains a challenge for current graph neural networks (GNNs). Unlike what has been developed for convolutional neural networks (CNNs) for image data, self-supervised learning and pre-training are less explored for GNNs. In this paper, we propose a graph contrastive learning (GraphCL) framework for learning unsupervised representations of graph data. We first design four types of graph augmentations to incorporate various priors. We then systematically study the impact of various combinations of graph augmentations on multiple datasets, in four different settings: semi-supervised, unsupervised, and transfer learning as well as adversarial attacks. The results show that, even without tuning augmentation extents nor using sophisticated GNN architectures, our GraphCL framework can produce graph representations of similar or better generalizability, transferrability, and robustness compared to state-of-the-art methods. We also investigate the impact of parameterized graph augmentation extents and patterns, and observe further performance gains in preliminary experiments. Our codes are available at: https://github.com/Shen-Lab/GraphCL.

关于图表的深度学习最近吸引了重要的兴趣。然而，大多数作品都侧重于（半）监督学习，导致缺点包括重标签依赖，普遍性差和弱势稳健性。为了解决这些问题，通过良好设计的借口任务在不依赖于手动标签的情况下提取信息知识的自我监督学习（SSL）已成为图形数据的有希望和趋势的学习范例。与计算机视觉和自然语言处理等其他域的SSL不同，图表上的SSL具有独家背景，设计理念和分类。在图表的伞下自我监督学习，我们对采用图表数据采用SSL技术的现有方法及时及全面的审查。我们构建一个统一的框架，数学上正式地规范图表SSL的范例。根据借口任务的目标，我们将这些方法分为四类：基于生成的，基于辅助性的，基于对比的和混合方法。我们进一步描述了曲线图SSL在各种研究领域的应用，并总结了绘图SSL的常用数据集，评估基准，性能比较和开源代码。最后，我们讨论了该研究领域的剩余挑战和潜在的未来方向。

由于现实世界图形/网络数据中的广泛标签稀缺问题，因此，自我监督的图形神经网络（GNN）非常需要。曲线图对比度学习（GCL），通过训练GNN以其不同的增强形式最大化相同图表之间的表示之间的对应关系，即使在不使用标签的情况下也可以产生稳健和可转移的GNN。然而，GNN由传统的GCL培训经常冒险捕获冗余图形特征，因此可能是脆弱的，并在下游任务中提供子对比。在这里，我们提出了一种新的原理，称为普通的普通GCL（AD-GCL），其使GNN能够通过优化GCL中使用的对抗性图形增强策略来避免在训练期间捕获冗余信息。我们将AD-GCL与理论解释和设计基于可训练的边缘滴加图的实际实例化。我们通过与最先进的GCL方法进行了实验验证了AD-GCL，并在无监督，6 \％$ 14 \％$ 6 \％$ 14 \％$ 6 \％$ 6 \％$ 3 \％$ 3 \％$达到半监督总体学习设置，具有18个不同的基准数据集，用于分子属性回归和分类和社交网络分类。

Inspired by the impressive success of contrastive learning (CL), a variety of graph augmentation strategies have been employed to learn node representations in a self-supervised manner. Existing methods construct the contrastive samples by adding perturbations to the graph structure or node attributes. Although impressive results are achieved, it is rather blind to the wealth of prior information assumed: with the increase of the perturbation degree applied on the original graph, 1) the similarity between the original graph and the generated augmented graph gradually decreases; 2) the discrimination between all nodes within each augmented view gradually increases. In this paper, we argue that both such prior information can be incorporated (differently) into the contrastive learning paradigm following our general ranking framework. In particular, we first interpret CL as a special case of learning to rank (L2R), which inspires us to leverage the ranking order among positive augmented views. Meanwhile, we introduce a self-ranking paradigm to ensure that the discriminative information among different nodes can be maintained and also be less altered to the perturbations of different degrees. Experiment results on various benchmark datasets verify the effectiveness of our algorithm compared with the supervised and unsupervised models.

In recent years, graph representation learning has achieved remarkable success while suffering from low-quality data problems. As a mature technology to improve data quality in computer vision, data augmentation has also attracted increasing attention in graph domain. For promoting the development of this emerging research direction, in this survey, we comprehensively review and summarize the existing graph data augmentation (GDAug) techniques. Specifically, we first summarize a variety of feasible taxonomies, and then classify existing GDAug studies based on fine-grained graph elements. Furthermore, for each type of GDAug technique, we formalize the general definition, discuss the technical details, and give schematic illustration. In addition, we also summarize common performance metrics and specific design metrics for constructing a GDAug evaluation system. Finally, we summarize the applications of GDAug from both data and model levels, as well as future directions.

无监督的图形表示学习是图形数据的非琐碎主题。在结构化数据的无监督代表学习中对比学习和自我监督学习的成功激发了图表上的类似尝试。使用对比损耗的当前无监督的图形表示学习和预培训主要基于手工增强图数据之间的对比度。但是，由于不可预测的不变性，图数据增强仍然没有很好地探索。在本文中，我们提出了一种新颖的协作图形神经网络对比学习框架（CGCL），它使用多个图形编码器来观察图形。不同视图观察的特征充当了图形编码器之间对比学习的图表增强，避免了任何扰动以保证不变性。 CGCL能够处理图形级和节点级表示学习。广泛的实验表明CGCL在无监督的图表表示学习中的优势以及图形表示学习的手工数据增强组合的非必要性。

灵感来自最近应用于图像上的自我监督方法的成功，图形结构数据的自我监督学习已经看到迅速增长，特别是基于增强的对比方法。但是，我们认为没有精心设计的增强技术，图形上的增强可能是任意行为的，因为图形的底层语义可以急剧地改变。因此，现有增强的方法的性能高度依赖于增强方案的选择，即与增强相关联的超级参数。在本文中，我们提出了一种名为AFGRL的图表的一种新的增强自我监督学习框架。具体地，我们通过发现与图形共享本地结构信息和全局语义的节点来生成图表的替代视图。各种数据集的各种节点级任务，即节点分类，群集和相似性搜索的广泛实验证明了AFGRL的优越性。 AFGRL的源代码可在https://github.com/namkyeong/afgrl中获得。

Inspired by the success of contrastive learning (CL) in computer vision and natural language processing, graph contrastive learning (GCL) has been developed to learn discriminative node representations on graph datasets. However, the development of GCL on Heterogeneous Information Networks (HINs) is still in the infant stage. For example, it is unclear how to augment the HINs without substantially altering the underlying semantics, and how to design the contrastive objective to fully capture the rich semantics. Moreover, early investigations demonstrate that CL suffers from sampling bias, whereas conventional debiasing techniques are empirically shown to be inadequate for GCL. How to mitigate the sampling bias for heterogeneous GCL is another important problem. To address the aforementioned challenges, we propose a novel Heterogeneous Graph Contrastive Multi-view Learning (HGCML) model. In particular, we use metapaths as the augmentation to generate multiple subgraphs as multi-views, and propose a contrastive objective to maximize the mutual information between any pairs of metapath-induced views. To alleviate the sampling bias, we further propose a positive sampling strategy to explicitly select positives for each node via jointly considering semantic and structural information preserved on each metapath view. Extensive experiments demonstrate HGCML consistently outperforms state-of-the-art baselines on five real-world benchmark datasets.

图形神经网络是一种强大的深度学习工具，用于建模图形结构化数据，在众多图形学习任务上表现出了出色的性能。为了解决深图学习中的数据噪声和数据稀缺性问题，最近有关图形数据的研究已加剧。但是，常规数据增强方法几乎无法处理具有多模式性的非欧几里得空间中定义的图形结构化数据。在这项调查中，我们正式提出了图数据扩展的问题，并进一步审查了代表性技术及其在不同深度学习问题中的应用。具体而言，我们首先提出了图形数据扩展技术的分类法，然后通过根据增强信息方式对相关工作进行分类，从而提供结构化的审查。此外，我们总结了以数据为中心的深图学习中两个代表性问题中图数据扩展的应用：（1）可靠的图形学习，重点是增强输入图的实用性以及通过图数据增强的模型容量； （2）低资源图学习，其针对通过图数据扩大标记的训练数据量表的目标。对于每个问题，我们还提供层次结构问题分类法，并审查与图数据增强相关的现有文献。最后，我们指出了有希望的研究方向和未来研究的挑战。

图级表示在各种现实世界中至关重要，例如预测分子的特性。但是实际上，精确的图表注释通常非常昂贵且耗时。为了解决这个问题，图形对比学习构造实例歧视任务，将正面对（同一图的增强对）汇总在一起，并将负面对（不同图的增强对）推开，以进行无监督的表示。但是，由于为了查询，其负面因素是从所有图中均匀抽样的，因此现有方法遭受关键采样偏置问题的损失，即，否定物可能与查询具有相同的语义结构，从而导致性能降解。为了减轻这种采样偏见问题，在本文中，我们提出了一种典型的图形对比度学习（PGCL）方法。具体而言，PGCL通过将语义相似的图形群群归为同一组的群集数据的基础语义结构，并同时鼓励聚类的一致性，以实现同一图的不同增强。然后给出查询，它通过从与查询群集不同的群集中绘制图形进行负采样，从而确保查询及其阴性样本之间的语义差异。此外，对于查询，PGCL根据其原型（集群质心）和查询原型之间的距离进一步重新重新重新重新重新享受其负样本，从而使那些具有中等原型距离的负面因素具有相对较大的重量。事实证明，这种重新加权策略比统一抽样更有效。各种图基准的实验结果证明了我们的PGCL比最新方法的优势。代码可在https://github.com/ha-lins/pgcl上公开获取。

对比学习已被广​​泛应用于图形表示学习，其中观测发生器在产生有效的对比样本方面发挥着重要作用。大多数现有的对比学习方法采用预定义的视图生成方法，例如节点滴或边缘扰动，这通常不能适应输入数据或保持原始语义结构。为了解决这个问题，我们提出了一份名为自动化图形对比学习（AutoGCL）的小说框架。具体而言，AutoGCL采用一组由自动增强策略协调的一组学习图形视图生成器，其中每个图形视图生成器都会学习输入调节的图形的概率分布。虽然AutoGCL中的图形视图发生器在生成每个对比样本中保留原始图的最代表性结构，但自动增强学会在整个对比学习程序中介绍适当的增强差异的政策。此外，AutoGCL采用联合培训策略，以培训学习的视图发生器，图形编码器和分类器以端到端的方式，导致拓扑异质性，在产生对比样本时的语义相似性。关于半监督学习，无监督学习和转移学习的广泛实验展示了我们在图形对比学习中的最先进的自动支持者框架的优越性。此外，可视化结果进一步证实，与现有的视图生成方法相比，可学习的视图发生器可以提供更紧凑和语义有意义的对比样本。

Recently, contrastive learning (CL) has emerged as a successful method for unsupervised graph representation learning. Most graph CL methods first perform stochastic augmentation on the input graph to obtain two graph views and maximize the agreement of representations in the two views. Despite the prosperous development of graph CL methods, the design of graph augmentation schemes-a crucial component in CL-remains rarely explored. We argue that the data augmentation schemes should preserve intrinsic structures and attributes of graphs, which will force the model to learn representations that are insensitive to perturbation on unimportant nodes and edges. However, most existing methods adopt uniform data augmentation schemes, like uniformly dropping edges and uniformly shuffling features, leading to suboptimal performance. In this paper, we propose a novel graph contrastive representation learning method with adaptive augmentation that incorporates various priors for topological and semantic aspects of the graph. Specifically, on the topology level, we design augmentation schemes based on node centrality measures to highlight important connective structures. On the node attribute level, we corrupt node features by adding more noise to unimportant node features, to enforce the model to recognize underlying semantic information. We perform extensive experiments of node classification on a variety of real-world datasets. Experimental results demonstrate that our proposed method consistently outperforms existing state-of-the-art baselines and even surpasses some supervised counterparts, which validates the effectiveness of the proposed contrastive framework with adaptive augmentation. CCS CONCEPTS• Computing methodologies → Unsupervised learning; Neural networks; Learning latent representations.

自我监督的学习提供了一个有希望的途径，消除了在图形上的代表学习中的昂贵标签信息的需求。然而，为了实现最先进的性能，方法通常需要大量的负例，并依赖于复杂的增强。这可能是昂贵的，特别是对于大图。为了解决这些挑战，我们介绍了引导的图形潜伏（BGRL） - 通过预测输入的替代增强来学习图表表示学习方法。 BGRL仅使用简单的增强，并减轻了对否定例子对比的需求，因此通过设计可扩展。 BGRL胜过或匹配现有的几种建立的基准，同时降低了内存成本的2-10倍。此外，我们表明，BGR1可以缩放到半监督方案中的数亿个节点的极大的图表 - 实现最先进的性能并改善监督基线，其中表示仅通过标签信息而塑造。特别是，我们的解决方案以BGRL为中心，将kdd杯2021的开放图基准的大规模挑战组成了一个获奖条目，在比所有先前可用的基准更大的级别的图形订单上，从而展示了我们方法的可扩展性和有效性。

对比度学习是图表学习中的有效无监督方法，对比度学习的关键组成部分在于构建正和负样本。以前的方法通常利用图中节点的接近度作为原理。最近，基于数据增强的对比度学习方法已进步以显示视觉域中的强大力量，一些作品将此方法从图像扩展到图形。但是，与图像上的数据扩展不同，图上的数据扩展远不那么直观，而且很难提供高质量的对比样品，这为改进留出了很大的空间。在这项工作中，通过引入一个对抗性图视图以进行数据增强，我们提出了一种简单但有效的方法，对抗图对比度学习（ARIEL），以在合理的约束中提取信息性的对比样本。我们开发了一种称为稳定训练的信息正则化的新技术，并使用子图抽样以进行可伸缩。我们通过将每个图形实例视为超级节点，从节点级对比度学习到图级。 Ariel始终优于在现实世界数据集上的节点级别和图形级分类任务的当前图对比度学习方法。我们进一步证明，面对对抗性攻击，Ariel更加强大。

图形对比学习（GCL）已成为学习图形无监督表示的有效工具。关键思想是通过数据扩展最大化每个图的两个增强视图之间的一致性。现有的GCL模型主要集中在给定情况下的所有图表上应用\ textit {相同的增强策略}。但是，实际图通常不是单态，而是各种本质的抽象。即使在相同的情况下（例如，大分子和在线社区），不同的图形可能需要各种增强来执行有效的GCL。因此，盲目地增强所有图表而不考虑其个人特征可能会破坏GCL艺术的表现。 {a} u Mentigation（GPA），通过允许每个图选择自己的合适的增强操作来推进常规GCL。本质上，GPA根据其拓扑属性和节点属性通过可学习的增强选择器为每个图定制了量身定制的增强策略，该策略是插件模块，可以通过端到端的下游GCL型号有效地训练。来自不同类型和域的11个基准图的广泛实验证明了GPA与最先进的竞争对手的优势。此外，通过可视化不同类型的数据集中学习的增强分布，我们表明GPA可以有效地识别最合适的数据集每个图的增强基于其特征。

Graph machine learning has been extensively studied in both academia and industry. Although booming with a vast number of emerging methods and techniques, most of the literature is built on the in-distribution hypothesis, i.e., testing and training graph data are identically distributed. However, this in-distribution hypothesis can hardly be satisfied in many real-world graph scenarios where the model performance substantially degrades when there exist distribution shifts between testing and training graph data. To solve this critical problem, out-of-distribution (OOD) generalization on graphs, which goes beyond the in-distribution hypothesis, has made great progress and attracted ever-increasing attention from the research community. In this paper, we comprehensively survey OOD generalization on graphs and present a detailed review of recent advances in this area. First, we provide a formal problem definition of OOD generalization on graphs. Second, we categorize existing methods into three classes from conceptually different perspectives, i.e., data, model, and learning strategy, based on their positions in the graph machine learning pipeline, followed by detailed discussions for each category. We also review the theories related to OOD generalization on graphs and introduce the commonly used graph datasets for thorough evaluations. Finally, we share our insights on future research directions. This paper is the first systematic and comprehensive review of OOD generalization on graphs, to the best of our knowledge.

在异质图上的自我监督学习（尤其是对比度学习）方法可以有效地摆脱对监督数据的依赖。同时，大多数现有的表示学习方法将异质图嵌入到欧几里得或双曲线的单个几何空间中。这种单个几何视图通常不足以观察由于其丰富的语义和复杂结构而观察到异质图的完整图片。在这些观察结果下，本文提出了一种新型的自我监督学习方法，称为几何对比度学习（GCL），以更好地表示监督数据是不可用时的异质图。 GCL同时观察了从欧几里得和双曲线观点的异质图，旨在强烈合并建模丰富的语义和复杂结构的能力，这有望为下游任务带来更多好处。 GCL通过在局部局部和局部全球语义水平上对比表示两种几何视图之间的相互信息。在四个基准数据集上进行的广泛实验表明，在三个任务上，所提出的方法在包括节点分类，节点群集和相似性搜索在内的三个任务上都超过了强基础，包括无监督的方法和监督方法。

图对比度学习（GCL）改善了图表的学习，从而导致SOTA在各种下游任务上。图扩大步骤是GCL的重要但几乎没有研究的步骤。在本文中，我们表明，通过图表增强获得的节点嵌入是高度偏差的，在某种程度上限制了从学习下游任务的学习区分特征的对比模型。隐藏功能（功能增强）。受到所谓矩阵草图的启发，我们提出了Costa，这是GCL的一种新颖的协变功能空间增强框架，该框架通过维护原始功能的``好草图''来生成增强功能。为了强调Costa的特征增强功能的优势，我们研究了一个保存记忆和计算的单视图设置（除了多视图ONE）。我们表明，与基于图的模型相比，带有Costa的功能增强功能可比较/更好。