图神经网络预训练策略综述:方法、应用与挑战

图神经网络预训练的兴起与发展

图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)作为一种强大的图结构数据处理工具,在近年来得到了广泛的关注和应用。然而,GNN的训练往往需要大量的标注数据,这在许多实际场景中难以获得。为了解决这一问题,研究人员开始探索将预训练技术应用到GNN中,希望能够通过在大规模无标注数据上进行自监督学习,为下游任务提供更好的模型初始化。

图神经网络预训练的概念最早可以追溯到2019年,当时有研究者提出了在本体树上预训练图增强Transformer用于药物推荐。随后,这一领域迅速发展,各种预训练策略不断涌现。2020年,斯坦福大学团队发表了开创性的工作《Strategies for Pre-training Graph Neural Networks》,系统地探讨了GNN预训练的多种策略,为该领域的发展奠定了基础。

近年来,随着大规模预训练模型在自然语言处理和计算机视觉领域取得巨大成功,GNN预训练也迎来了爆发式增长。研究者们提出了多种新颖的预训练方法,并将其应用到推荐系统、生物信息学、化学分子性质预测等多个领域,取得了显著的效果提升。

主流预训练策略剖析

目前,GNN预训练主要包括以下几类策略:

1. 生成式预训练:通过重建输入图的某些属性来学习表示,如掩码节点/边属性预测、图结构重建等。例如,GraphMAE系列工作提出了基于掩码自编码器的预训练方法。

2. 对比学习:学习将相似的图/节点映射到相近的表示空间,同时将不相似的样本推开。GCC、GraphCL等工作采用了这一策略。

3. 多任务学习:同时优化多个相关的预训练任务,以学习更通用的表示。如KPGT结合了多个分子性质预测任务进行预训练。

4. 课程学习:按照难度逐步增加的顺序学习不同的预训练任务。

5. 提示学习:引入额外的任务相关提示来指导预训练过程,增强模型的泛化能力。

此外,还有一些工作探索了将强化学习、元学习等技术与GNN预训练相结合。

广泛的应用前景

GNN预训练已在多个领域展现出巨大的应用潜力:

1. 推荐系统:预训练可以帮助GNN更好地捕捉用户-物品交互图的结构信息,提升推荐效果。

2. 生物信息学:在蛋白质结构预测、药物发现等任务中,预训练GNN可以学习到有价值的分子结构知识。

3. 化学分子性质预测:通过在大规模分子图数据上预训练,GNN可以学习到通用的分子表示,有利于下游各种性质预测任务。

4. 异常检测:预训练有助于GNN学习正常图模式,从而更好地识别异常结构。

5. 自然语言处理:在语义解析等任务中,对图结构的语义表示进行预训练可以提升模型性能。

6. 时间序列预测:将图结构引入时序数据建模,并进行预训练,可以捕捉复杂的时空依赖关系。

面临的挑战与未来方向

尽管GNN预训练取得了显著进展,但仍面临一些挑战:

1. 负迁移问题:某些预训练策略可能会导致模型在下游任务上表现变差,如何避免负迁移值得深入研究。

2. 计算效率:大规模图数据的预训练往往需要巨大的计算资源,如何提高效率是一个重要问题。

3. 异构图预训练:对于具有多种节点和边类型的异构图,如何设计有效的预训练策略仍有待探索。

4. 动态图预训练:许多实际场景中的图是动态变化的,如何在预训练中捕捉时序信息是一个挑战。

5. 可解释性:提高预训练GNN的可解释性,理解其学到了什么样的知识,对于指导预训练非常重要。

未来,GNN预训练可能会向以下方向发展:

1. 与大语言模型结合:探索将GNN与大规模语言模型相结合的预训练方法,以增强对图结构的理解。

2. 自适应预训练:根据下游任务自动选择或组合最适合的预训练策略。

3. 跨域预训练:研究如何将一个领域预训练的知识迁移到另一个相关领域。

4. 持续预训练:设计能够不断吸收新知识的预训练范式,使模型保持与时俱进。

5. 图基础模型:构建能够支持多种下游图任务的通用预训练模型。

结语

图神经网络预训练作为一个新兴而富有前景的研究方向,正在快速发展并产生深远影响。它不仅为解决图数据稀缺的问题提供了有效途径,也为构建更强大、更通用的图表示学习模型开辟了新的可能。随着理论与实践的不断深入,相信GNN预训练将在更广阔的应用场景中发挥重要作用,推动图机器学习技术的进步。