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Graph Contrastive Learning with Cohesive Subgraph Awareness

计算机科学 理论计算机科学 图形 特征学习 图形属性 凝聚力(化学) 人工智能 电压图 折线图 化学 有机化学
作者
Yang-Jin Wu,Leye Wang,Xiao Han,Han-Jia Ye
标识
DOI:10.1145/3589334.3645470
摘要

Graph contrastive learning (GCL) has emerged as a state-of-the-art strategy for learning representations of diverse graphs including social and biomedical networks.GCL widely uses stochastic graph topology augmentation, such as uniform node dropping, to generate augmented graphs.However, such stochastic augmentations may severely damage the intrinsic properties of a graph and deteriorate the following representation learning process.We argue that incorporating an awareness of cohesive subgraphs during the graph augmentation and learning processes has the potential to enhance GCL performance.To this end, we propose a novel unified framework called CTAug, to seamlessly integrate cohesion awareness into various existing GCL mechanisms.In particular, CTAug comprises two specialized modules: topology augmentation enhancement and graph learning enhancement.The former module generates augmented graphs that carefully preserve cohesion properties, while the latter module bolsters the graph encoder's ability to discern subgraph patterns.Theoretical analysis shows that CTAug can strictly improve existing GCL mechanisms.Empirical experiments verify that CTAug can achieve state-of-the-art performance for graph representation learning, especially for graphs with high degrees.

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