【NeurIPS2022】图谱视角下的图对比学习

题目：Revisiting Graph Contrastive Learning from the Perspective of Graph Spectrum

作者：Nian Liu, Xiao Wang, Deyu Bo, Chuan Shi, Jian Pei

图对比学习（GCL）旨在通过增广原始图学得节点表征，目前已得到广泛关注。尽管图增广技术已经得到了很大发展，一些基本问题仍未解决：GCL本质上编码了怎样的信息？不同增广背后是否有统一的准则？如果有，是什么样的准则？这些准则又能带给我们怎样的认知？在本文中，我们通过建立GCL和图谱之间的关系来回答上述问题。通过谱域中的一个实验研究，我们首先发现了GCL的一般增广准则（GAME准则），即两个增广图间，高频部分的差异要大于低频部分的差异。这个准则揭示了图对比学习的本质，让我们能回顾当前图增广机制并以此设计新的图增广策略。之后，我们提出对比不变理论，证明GCL能够学得对比视图间的不变信息。结合GAME准则，我们首次揭示了通过GCL学得的表征本质上编码了低频信息，解释了GCL为什么有效。依据该准则，我们提出插件式的谱图对比学习模型（SpCo），并与当前不同的GCL模型相结合，充分验证了模型的有效性。

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